「java求矩阵特征值」怎么样求矩阵的特征值

博主：adminadmin 2023-01-24 02:00:15 297

本篇文章给大家谈谈java求矩阵特征值，以及怎么样求矩阵的特征值对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

r中怎么输入矩阵的值

w-seq(1:10)

a-matrix(w,nrow=5,ncol=2,byrow=T,dimnames=list(paste0("r",1:5),paste0("1",1:2)))#给行和列设置名称

cbind更宽rbind更长

my.dataset-data.frame(site=c("A","B","A","A","A"),

season＝c（＂winter＂，＂summer＂，＂summer＂，＂spring＂，＂fall＂），

pH＝c（7．4，6．3，8．6，7．2，8．9））

names（my．dateset）＃读取数据框的列名

setwd（＂E：／／dataming＂）＃设置工作路径

getwd（）＃获取工作路径

import.txt-read.table("iris.txt",header = TRUE)  #读入iris.txt文件

import.csv-read.table("iris.csv",header = TRUE，sep = ",")  #读入iris.csv文件

import.csv-read.csv("iris.csv")  #读入iris.csv文件

unstructuredText - readLines("unstructuredText.txt")#读入非结构化数据

＃Excel文件的导入

＃利用RODBC包读入（须配置odbc）

library（RODBC）

channel-odbcConnectExcel2007("sample.xlsx")#建立连接

odbcdf-sqlFetch(channel,'data')#读取工作表data的数据

odbcClose（channel）＃关闭连接

＃利用xlsx包读取Excel数据（需配置java）

library（xlsx）

res - read.xlsx('sample.xlsx',1)

detach（package：xlsx）

＃访问网络数据

salary_data - read.csv("")。

扩展资料

rnorm（16）＃产生16个服从正态分布的随机数：

rnorm（100，3，4）＃产生100个均值是3，标准差为4的随机数。

＊dnorm（x，mean＝0，sd＝1，log＝FALSE）的返回值是正态分布概率密度函数值，比如dnorm（z）则表示：标准正态分布密度函数f（x）在x＝z处的函数值。

pnorm（q，mean＝0，sd＝1，lower．tail＝TRUE，log．p＝FALSE）返回值是正态分布的分布函数值，比如pnorm（z）等价于P［X≤z］。

qnorm（p，mean＝0，sd＝1，lower．tail＝TRUE，log．p＝FALSE）的返回值是给定概率p后的下分位点．。

rnorm（n，mean＝0，sd＝1）的返回值是n个正态分布随机数构成的向量。＊

矩阵的特征值与特征向量

矩阵A的谱分解为A＝UΛU’，其中Λ是由A的特征值组成的对角矩阵，U的列为A的特征值对应的特征向量，在R中可以用函数eigen（）函数得到U和Λ，

eigen（x，symmetric，only．values＝FALSE，EISPACK＝FALSE）

其中：x为矩阵，symmetric项指定矩阵x是否为对称矩阵，若不指定，系统将自动检测x是否为对称矩阵。

Java软件工程师一般要上哪些课程？

Java软件工程师应学习课程大致如下：

1、软件技bai术基础、java基础编程、java语法，SQL Server 2005基础编程、C#基础编程；

2、SQL server 高级编程、网页设计与制作、javascrit编程、java高级编程、java web开发商务网站；

3、数据库:MySql、Oracle、DB2；

4、JDBC Java数据库连接。使用Java程序操作数据库。这部分非常重要。几乎所有的企业项目都会用到；

5、HTML、CSS、Java scrit。 HTML-(Hyer Text Mark-u Language)超文本标记语言。CSS -(Cascading Style Sheets)层叠样式表。 JavaScrit-是一种由Netsce的Live Scrit发展而来的脚本语言；

6、学习如何使用及管理WEB服务器，例如tomcat，并且知道如何在其基础上扩展和维护WEB程序，如何使用它的附加服务，如连接池；

7、JS 、Servlet，这两个是初级Java程序员必须掌握的基本技能，是所有B/S结构框架的基础；

8、企业流行框架：Struts、Sring、Hibernate、XML应用与开发、MVC应用与开发、Linux平台与应用；

9 、UML与Java设计模式；

10、了解在Java项目中使用的新技术。如Ajax、java ee等。

数据结构对称矩阵的压缩存储求数据地址

首先要先看看矩阵的行列表，有时会从1开始，但默认是从0开始

很显然，这里给出的是a[0][0]行列表就是从0开始的

所以a[3][6]就是第3行的第6个元素（这里的3和6指的是下标，实际上是第4行第6个元素）

因为a[3][6]是上三角的元素，所以转换成下三角就是a[6][3]

因为对称矩阵只需存储下三角或上三角

这里以下三角为例

第0行有1个元素，第1行有2个元素，第2行有3个元素.......

第6行第3列前有3个元素

所以Loc(a[3][6]) = Loc(a[6][3]) = Loc(a[0][0]) + ((1+6)*6/2+3)*2 = 1000 + 48 = 1048

计算上三角同理。

反正计算位置时要明白每一行的元素的个数

比如计算 上三角时第一行的元素个数就n个，n是矩阵的阶数，然后以下每行减1，最后用等差公式计算就行

公式的话书本上有，自己翻一下书吧。

大数据培训都学什么课程，需要数学和统计学基础吗？

一、大数据学习特指大数据开发学习（大数据有很多方向，大数据分析需要数学和统计学基础，但我们平常所指的大数据学习不需要）

所以、大数据学习不需要数学和统计学基础。主要学习编程技术及简单算法

二、那么大数据都需要学习什么知识点及技术呢？

基础知识：java/linux 

大数据技术，说学内容如下图

opencv常用函数

原文链接：

1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；

2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；

3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；

4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；

5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；

6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；

7、cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件；

8、cvQueryFrame：用来将下一帧视频文件载入内存；

9、cvReleaseCapture：释放CvCapture结构开辟的内存空间；

10、cvCreateTrackbar：创建一个滚动条；

11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；

12、cvGetCaptureProperty：查询CvCapture对象的各种属性；

13、cvGetSize：当前图像结构的大小；

14、cvSmooth：对图像进行平滑处理；

15、cvPyrDown：图像金字塔，降采样，图像缩小为原来四分之一；

16、cvCanny：Canny边缘检测；

17、cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据；

18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件；

19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件；

20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间；

21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素；

22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值；

23、cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值；

24、cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值；

25、cvAdd：两个数组的元素级的加运算；

26、cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算；

27、cvAddWeighted：两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)；

28、cvAvg：计算数组中所有元素的平均值；

29、cvAvgSdv：计算数组中所有元素的绝对值和标准差；

30、cvCalcCovarMatrix：计算一组n维空间向量的协方差；

31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作；

32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作；

33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型；

34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中；

35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数；

36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)；

37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间；

38、cvDet：计算方阵的行列式；

39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算；

40、cvDotProduct：计算两个向量的点积；

41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量；

42、cvFlip：围绕选定轴翻转；

43、cvGEMM：矩阵乘法；

44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；

45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素；

46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；

47、cvGetDims：返回数组的维数；

48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小；

49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值；

50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值；

51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回；

52、cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值；

53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内；

54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内；

55、cvInvert：求矩阵的逆；

56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离；

57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作；

58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作；

59、cvMerge：把几个单通道图像合并为一个多通道图像；

60、cvMin：在两个数组中进行元素级的取最小值操作；

61、cvMinS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作；

62、cvMinMaxLoc：寻找数组中的最大最小值；

63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)；

64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反；

65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化；

66、cvOr：对两个数组进行按位或操作；

67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作；

68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量；

69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制；

70、cvSet：用给定值初始化数组；

71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0；

72、cvSetIdentity：将数组中对角线上的元素设为1，其他置0；

73、cvSolve：求出线性方程组的解；

74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组；

75、cvSub：两个数组元素级的相减；

76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量；

77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；

78、cvSum：对数组中的所有元素求和；

79、cvSVD：二维矩阵的奇异值分解；

80、cvSVBkSb：奇异值回代计算；

81、cvTrace：计算矩阵迹；

82、cvTranspose：矩阵的转置运算；

83、cvXor：对两个数组进行按位异或操作；

84、cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作；

85、cvZero：将所有数组中的元素置为0；

86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型；

87、cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数；

88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作；

89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作；

90、cvScale：是cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种；

91、cvT：是函数cvTranspose的缩写；

92、cvLine：画直线；

93、cvRectangle：画矩形；

94、cvCircle：画圆；

95、cvEllipse：画椭圆；

96、cvEllipseBox：使用外接矩形描述椭圆；

97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：画多边形；

98、cvPutText：在图像上输出一些文本；

99、cvInitFont：采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体；

100、cvSave：矩阵保存；

101、cvLoad：矩阵读取；

102、cvOpenFileStorage：为读/写打开存储文件；

103、cvReleaseFileStorage：释放存储的数据；

104、cvStartWriteStruct：开始写入新的数据结构；

105、cvEndWriteStruct：结束写入数据结构；

106、cvWriteInt：写入整数型；

107、cvWriteReal：写入浮点型；

108、cvWriteString：写入字符型；

109、cvWriteComment：写一个XML或YAML的注释字串；

110、cvWrite：写一个对象；

111、cvWriteRawData：写入多个数值；

112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器；

113、cvGetRootFileNode：获取存储器最顶层的节点；

114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点；

115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针；

116、cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点；

117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名；

118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型；

119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型；

120、cvReadReal：读取一个无名称的浮点型；

121、cvReadRealByName：读取一个有名称的浮点型；

122、cvReadString：从文件节点中寻找字符串；

123、cvReadStringByName：找到一个有名称的文件节点并返回它；

124、cvRead：将对象解码并返回它的指针；

125、cvReadByName：找到对象并解码；

126、cvReadRawData：读取多个数值；

127、cvStartReadRawData：初始化文件节点序列的读取；

128、cvReadRawDataSlice：读取文件节点的内容；

129、cvGetModuleInfo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常；

130、cvResizeWindow：用来调整窗口的大小；

131、cvSaveImage：保存图像；

132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置；

133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间；

134、cvGetTrackbarPos：读取滑动条的值；

135、cvSetTrackbarPos：设置滑动条的值；

136、cvGrabFrame：用于快速将视频帧读入内存；

137、cvRetrieveFrame：对读入帧做所有必须的处理；

138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换；

139、cvErode：形态腐蚀；

140、cvDilate：形态学膨胀；

141、cvMorphologyEx：更通用的形态学函数；

142、cvFloodFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色；

143、cvResize：放大或缩小图像；

144、cvPyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍；

145、cvPyrSegmentation：利用金字塔实现图像分割；

146、cvThreshold：图像阈值化；

147、cvAcc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像；

148、cvAdaptiveThreshold：图像自适应阈值；

149、cvFilter2D：图像卷积；

150、cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界；

151、cvSobel：图像边缘检测，Sobel算子；

152、cvLaplace：拉普拉斯变换、图像边缘检测；

153、cvHoughLines2：霍夫直线变换；

154、cvHoughCircles：霍夫圆变换；

155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；

156、cvWarpAffine：稠密仿射变换；

157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换；

158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算；

159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中；

160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算；

161、cvTransform：稀疏仿射变换；

162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)；

163、cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵；

164、cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换；

165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；

166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；

167、cvLogPolar：对数极坐标变换；

168、cvDFT：离散傅里叶变换；

169、cvMulSpectrums：频谱乘法；

170、cvDCT：离散余弦变换；

171、cvIntegral：计算积分图像；

172、cvDistTransform：图像的距离变换；

173、cvEqualizeHist：直方图均衡化；

174、cvCreateHist：创建一新直方图；

175、cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图；

176、cvNormalizeHist：归一化直方图；

177、cvThreshHist：直方图阈值函数；

178、cvCalcHist：从图像中自动计算直方图；

179、cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度；

180、cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法；

181、cvCalcBackProject：反向投影；

182、cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影；

183、cvMatchTemplate：模板匹配；

184、cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器；

185、cvCreateSeq：创建序列；

186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作；

187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；

188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；

189、cvDrawContours：绘制轮廓；

190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓；

191、cvContourPerimeter：轮廓长度；

192、cvContoursMoments：计算轮廓矩；

193、cvMoments：计算Hu不变矩；

194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配；

195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样；

196、cvSampleLine：对直线采样；

197、cvAbsDiff：帧差；

198、cvWatershed：分水岭算法；

199、cvInpaint：修补图像；

200、cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点；

201、cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置；

202、cvCalcOpticalFlowLK：实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法；

203、cvMeanShift：mean-shift跟踪算法；

204、cvCamShift：camshift跟踪算法；

205、cvCreateKalman：创建Kalman滤波器；

206、cvCreateConDensation：创建condensation滤波器；

207、cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换；

208、cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点；

209、cvFindHomography：计算单应性矩阵；

210、cvRodrigues2：罗德里格斯变换；

211、cvFitLine：直线拟合算法；

212、cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵；

213、cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵；

214、cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离；

215、cvKMeans2：K均值；

216、cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；

217、cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图；

218、cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式；

219、cvMatMul：两矩阵相乘；

数学与应用数学专业的主要课程有哪些？

我本人虽然不是数学专业的，但我有一个好哥们是数学专业的，平时常在一起玩。所以对他们专业学的内容还算比较了解。

一般刚入学时，大一主要学习公共必修课，这个时候全部理工类学生学习的内容都是差不多的。像数学类基础课《高等数学》、《高等代数》、《微分方程》、《概论统计》、《复变函数》等，数学专业和非数学理工类专业都要学。当然，数学专业的学生可能会学得更深一些，比如他们不学《高等数学》而学《数学分析》，后者在前者基础上更强调逻辑推理和证明。但这一现象并不一定只存在于数学专业上，我自己所在的学校（某985）全部工科专业都是学《数学分析》，跟数学专业学的一样。

当然除了这些数学类的公共必修课，还会学习《大学英语》、《计算机基础》、《毛概》等必修课。几乎所有理工类的专业，都离不开程序语言，所以大一还会学习编程语言，一般高校都开设《C语言程序设计》，最近几年，听说有些学校不学C语言了，改学Python，毕竟Pthon 现在很火。以上这几门课所有的高校都会开设的。另外，有些学校还会有自己的特色，我所在的学校还把《大学语文》这种课作为大一学生的必修课，问过其他学校的同学，人家都不学的。

到了大二，就要学一些专业基础课了，为学专业课打基础。这个时候，不同专业之间所学习课程的差异就体现出来了。像我哥们，他们是数学专业，就要学一些《微分几何》、《实变函数》等课程。而我自己因为是电学类专业，就不会学这些，而是学一些电相关的《电路》等课程。

大三、大四就进入到专业课的学习了。数学专业会有《偏微分方程》、《泛函分析》、《拓扑学》、《小波分析》、《模糊数学》等课程。我自己作为非数学类专业，到了研究生时才会学习《泛函分析》和《小波分析》，当然，是选修课。

以上就是我从我哥们处了解到的一些数学专业学习的课程内容，肯定不全面，欢迎大家补充。

关于java求矩阵特征值和怎么样求矩阵的特征值的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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