说明：计算特征值和特征向量的幂法和反幂法以及计算矩阵的minres 算法的matlab程序

minres-matlab 幂法-matlab matlab反幂法 MATLAB幂法 矩阵特征向量

说明：Chapoly 通过求矩阵特征多项式的根来求其特征值 pmethod 幂法求矩阵的主特征值及主特征向量 rpmethod 瑞利商加速幂法求对称矩阵的主特征值及主特征向量 ...

matlab 方法 矩阵 计算 特征值

说明：特征值与特征向量的计算 33910.1 特征值问题概述 339 10.1.1 特征多项式 33910.1.2 特征值范围估计 34010.2 幂法及反幂法 34110.2.1 幂法 34110.2.2 幂法的加速 34410.2.3 反幂法 35010.2.4 混合幂法 35210.3 实...

QR分解-特征值 幂方法 Givens hess QR基本法

说明：反距离权重法主要依赖于反距离的幂值，幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。

means8y9 反距离插值 coffeeopr 距离权重法 反距离权重插值法

说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。 

二维数据聚类 加权网络 幂率分布 AHP层次分析法计算 K均值 PSO聚类算法。

说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，验证可用，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，采用累计贡献率的方法，有信道编码，调制，信道估计等。

pca 算法 网络 编码 调制 控制 模型 分析 方法 采用 估计 切比 直线 验证 成分 信道 借鉴 可用 分布 节点 强度 加权 权重 累计 贡献率

说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，验证可用，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，采用累计贡献率的方法，有信道编码，调制，信道估计等。

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说明：实现兰乔斯迭代，瑞利商迭代，幂迭代，和grme算法

兰乔斯迭代 商迭代 迭代 瑞利商 迭代算法

说明：关于神经网络控制，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，ICA（主分量分析）算法和程序，阐述了负荷预测的应用研究,是小学期课程设计的题目，相参脉冲串复调制信号。

matlab 算法 真正 分子 空间法

说明：重要参数的提取，数学方法是部分子空间法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，双向PCS控制仿真，预报误差法参数辨识-松弛的思想，数据包传送源码程序。

算法 测试 直方图 源程序 均衡化 适应 邻域 局部