计算机理论基础与应用丛书：矩阵计算与应用

计算机理论基础与应用丛书：矩阵计算与应用

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作者: 胡茂林著

出版社: 科学出版社

出版时间: 2008-05

版次: 1

ISBN: 9787030212269

定价: 48.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 365页

字数: 464千字

正文语种: 简体中文

分类: 自然科学

21人买过

　　矩阵计算不仅是一门数学分支学科，也是众多理工科的重要的数学工具，计算机科学和工程的问题最终都变成关于矩阵的运算。
　　本书主要针对计算机科学、电子工程和计算数学等学科中的研究需求，以各种类型的线性方程组求解为主线进行阐述。内容侧重于分析各种矩阵分解及其应用，而不是矩阵的理论分析。介绍了各类算法在计算机上的实现方法，并讨论了各种算法的敏感性分析。在广度上和深度上较同类教材都有所加强。
　　本书适合相关领域广大研究生与高年级本科生阅读，也可作为这些领域中学者的参考书。前言
《矩阵计算与应用》内容介绍
第1章矩阵的基本知识
1.1基本概念
1.2特殊矩阵及其性质
1.3分块矩阵
习题1

第2章对称矩阵的特征问题
2.1特征值问题
2.2对称矩阵的变分原理
2.3约束特征问题和广义特征问题的变分原理I
习题2

第3章向量和矩阵的范数及其应用
3.1向量范数
3.2矩阵范数
3.3范数的应用
习题3

第4章三角分解和满秩分解
4.1Gauss消去法与矩阵的三角分解
4.2对称正定矩阵的Cholesky分解
4.3矩阵的满秩分解
习题4

第5章矩阵的QR分解
5.1Givens变换和Householder变换
5.2矩阵的QR分解
5.3QR分解的更新和应用
习题5

第6章奇异值分解
6.1奇异值分解
6.2奇异值分解的应用
6.3奇异值的极性和扰动理论
习题6

第7章广义逆和伪逆
7.1矩阵的广义逆
7.2矩阵的伪逆
7.3伪逆的扰动理论
习题7

第8章特征值与特征向量的求解算法
8.1幂法及其推广
8.2QR算法
8.3QR算法的收敛加速方法
习题8

第9章QR算法执行
9.1QR算法的执行
9.2基于QR算法特征向量的计算
9.3矩阵奇异值分解的计算
9.4子空间迭代和同时迭代
习题9

第10章特征值的估计和敏感性分析
10.1特征值的估计
10.2特征值的敏感性分析
10.3特征向量的敏感性分析
习题10

第11章对称矩阵的特征计算方法
11.1Jacobi算法
11.2三对角矩阵的特征值求解算法
11.3特征向量的逆迭代算法
习题11

第12章线性方程组的迭代求解方法
12.1经典迭代法
12.2迭代的收敛分析
12.3迭代收敛的例子
习题12

第13章共轭梯度法
13.1最速下降法
13.2共轭梯度法
13.3共轭梯度法的收敛分析
习题13

第14章大规模稀疏矩阵的方程求解和特征问题
14.1稀疏线性方程组的求解
14.2Arnoldi算法
14.3隐重新开始的Arnoldi算法
习题14

第15章矩阵函数
15.1矩阵序列
15.2矩阵函数
15.3矩阵函数的微积分及其应用
习题15

第16章Hadamard积和Kronecker积
16.1矩阵的Hadamard积
16.2直积的概念
16.3线性矩阵方程的可解性
习题16

第17章非负矩阵
17.1非负矩阵的基本概念
17.2正矩阵和非负矩阵
17.3不可约非负矩阵和素矩阵
习题17
参考文献
索引
致谢
内容简介:
　　矩阵计算不仅是一门数学分支学科，也是众多理工科的重要的数学工具，计算机科学和工程的问题最终都变成关于矩阵的运算。
　　本书主要针对计算机科学、电子工程和计算数学等学科中的研究需求，以各种类型的线性方程组求解为主线进行阐述。内容侧重于分析各种矩阵分解及其应用，而不是矩阵的理论分析。介绍了各类算法在计算机上的实现方法，并讨论了各种算法的敏感性分析。在广度上和深度上较同类教材都有所加强。
　　本书适合相关领域广大研究生与高年级本科生阅读，也可作为这些领域中学者的参考书。
目录:
前言
《矩阵计算与应用》内容介绍
第1章矩阵的基本知识
1.1基本概念
1.2特殊矩阵及其性质
1.3分块矩阵
习题1

第2章对称矩阵的特征问题
2.1特征值问题
2.2对称矩阵的变分原理
2.3约束特征问题和广义特征问题的变分原理I
习题2

第3章向量和矩阵的范数及其应用
3.1向量范数
3.2矩阵范数
3.3范数的应用
习题3

第4章三角分解和满秩分解
4.1Gauss消去法与矩阵的三角分解
4.2对称正定矩阵的Cholesky分解
4.3矩阵的满秩分解
习题4

第5章矩阵的QR分解
5.1Givens变换和Householder变换
5.2矩阵的QR分解
5.3QR分解的更新和应用
习题5

第6章奇异值分解
6.1奇异值分解
6.2奇异值分解的应用
6.3奇异值的极性和扰动理论
习题6

第7章广义逆和伪逆
7.1矩阵的广义逆
7.2矩阵的伪逆
7.3伪逆的扰动理论
习题7

第8章特征值与特征向量的求解算法
8.1幂法及其推广
8.2QR算法
8.3QR算法的收敛加速方法
习题8

第9章QR算法执行
9.1QR算法的执行
9.2基于QR算法特征向量的计算
9.3矩阵奇异值分解的计算
9.4子空间迭代和同时迭代
习题9

第10章特征值的估计和敏感性分析
10.1特征值的估计
10.2特征值的敏感性分析
10.3特征向量的敏感性分析
习题10

第11章对称矩阵的特征计算方法
11.1Jacobi算法
11.2三对角矩阵的特征值求解算法
11.3特征向量的逆迭代算法
习题11

第12章线性方程组的迭代求解方法
12.1经典迭代法
12.2迭代的收敛分析
12.3迭代收敛的例子
习题12

第13章共轭梯度法
13.1最速下降法
13.2共轭梯度法
13.3共轭梯度法的收敛分析
习题13

第14章大规模稀疏矩阵的方程求解和特征问题
14.1稀疏线性方程组的求解
14.2Arnoldi算法
14.3隐重新开始的Arnoldi算法
习题14

第15章矩阵函数
15.1矩阵序列
15.2矩阵函数
15.3矩阵函数的微积分及其应用
习题15

第16章Hadamard积和Kronecker积
16.1矩阵的Hadamard积
16.2直积的概念
16.3线性矩阵方程的可解性
习题16

第17章非负矩阵
17.1非负矩阵的基本概念
17.2正矩阵和非负矩阵
17.3不可约非负矩阵和素矩阵
习题17
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