矩阵对数与邻衍生品和条件数

实际/复杂算术计算矩阵对数数字衍生品和条件。

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更新2012年11月5日

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计算任何方阵的日志(A)与非负特征值使用逆平方缩放和算法。当一个真正的这个算法只使用算术。还可以计算出邻日志(A)在任何方向的导数E和电导率(日志,)给一些想法的准确性。

这段代码可以调用以下方法:
X = logm_frechet (A)
L = logm_frechet (A, E)
[X,气孔导度]= logm_frechet (A)
[X, L] = logm_frechet (A, E)
[X, L,气孔导度]= logm_frechet (A, E)
其中X是日志(A), L f导数和电导率是条件。

LOGM_FRECHET_TEST函数。M代码的运行一个简单的测试。

可以找到更详细的算法:
a . h . Al-Mohy n·j·海厄姆和s·d·Relton。计算矩阵的邻导对数和估计的条件数,mim项目2012.72 Eprint,曼彻斯特数学科学研究所,曼彻斯特大学的英国,2012年7月。
http://eprints.ma.man.ac.uk/1852/

引用作为

撒母耳Relton (2023)。矩阵对数与邻衍生品和条件数(//www.ru-cchi.com/matlabcentral/fileexchange/38894-matrix-logarithm-with-frechet-derivatives-and-condition-number), MATLAB中央文件交换。检索

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兼容任何释放
平台的兼容性
窗户 macOS Linux
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启发:条件数的比较

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