比较全数值分析编程汇总，内容包括： 线性方程组的直接法：Gauss消去法与矩阵三角分解法（Doolittle分解法相比Crout分解法更常用）及其选择列主元的改进方法、Doolittle分解法的延伸（实对称正定矩阵利用Cholesky分解得到的平方根法、三对角矩阵作为线性方程组系数矩阵的追赶法） 线性方程组的迭代法：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法（利用前者每次迭代已得到的最新分量加速）、逐次超松弛（SOR，Successive Over-Relaxation）方法 函数拟合的插值法：拉格朗日（Lagrange）插值法与牛顿（Newton）插值法。 函数逼近方法：数值逼近中引入了函数范数和函数内积的概念。前者用来度量逼近函数与原函数在一个区间内的整体误差，后者广泛用于各种数值逼近方法的计算过程中。函数的∞-范数对应最佳一致逼近；函数的2-范数（Euclid-范数）对应最佳平方逼近。 数值积分算法与数值微分。 非线性方程及方程组的数值方法。 矩阵特征值的数值解法：乘幂法与反幂法。 常微分方程的数值解法：欧拉（Euler）方法，龙格-库塔法。

北航数值分析作业第一题 用幂法、反幂法求一个501*501的矩阵的最小特征值、最大特征值、按模最大特征值以及条件数和行列式

介绍求矩阵特征值的迭代方法。通俗易懂，雅俗共赏。通过本课件，菜鸟变专家。

北航数值分析201203计算实习题目1 包括文档、代码和执行程序 使用幂法和反幂法求特征值，Doolittle法LU三角分解矩阵

矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵 的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。绝对的好资源，我的目的直接，绝对满足你在数值分析或是数值代数方面对特征值、特征向量的所有要求！！！！ 5分绝对划算，因为这些资源可以算是csdn上所有这方面知道的一个集中，我花了将近70分将所有这些下载来，现在打包全给您了，绝对划算！！！！！

5-7.利用带位移的反幂法计算矩阵的特征值. 解 作位移矩阵B=A-7E ,建立计算公式: Bv(k)=u(k-1) k=max(v(k)) u(k)=v(k)/k ,k=1,2,…. 取初值u(0)=(1,1,1)T,计算结果如下: 取7+1/7=6 k 0 1 2 3 4 5 6 7 u1(k) 1 1 1 1 1 1 1 1 u2(k) 1 0.75 0.7222 0.7162 0.7148 0.7144 0.7143 0.7143 u3(k) 1 -0.4 -0.8044 -0.9403 -0.9828 -0.9951 -0.9987 0.9998 k -2 -1.125 -1.0278 -1.0067 -1.0018 -1.0004 -1.0000

乘幂法求矩阵最大特征值及特征向量 反幂法求矩阵最接近某值特征值及特征向量 雅可比法求矩阵全部特征值及特征向量

用反幂法求模最小的特征值，选择第二种迭代方法，即用无穷范数

线性方程组求解GUI，高斯法，G-S法，反幂法，LU分解法，雅可比法）

数值分析中幂法、反幂法求矩阵特征值的C程序，有必须的说明