eigenvalue.cpp

里面有非常丰富的数值分析函数。编写很规范

//MatrixSingularValue.cpp	一般实矩阵的奇异值分解
#include <valarray>		//模板类valarray的标准头文件
#include <complex>
#include <math.h>
#include <iostream>			//输入输出流
#include "Matrix.h"			//矩阵类及相关函数等的定义
#include "EigenvalueVector.h"
using namespace std;		//名字空间

void main()					// 定义控制台应用程序的入口点
{
	double dma[3][3] = {	{  11.0,  5.0, 8.0},
							{  -5.0,  6.0,  10.0},
							{  -2.0, 3.0, 4}};


	//--------------------QR-------------------------------
	matrix<double> matA(&dma[0][0], 3, 3);
	matrix<double> matB(3,3);
	cout<<endl<<"matA:"<<endl;
	MatrixLinePrint(matA);
/*	if(MatrixQR(matA,matB))
	{
		cout<<endl<<"Q:"<<endl;
		MatrixLinePrint(matB);
		cout<<endl<<"R:"<<endl;
		MatrixLinePrint(matA);	
	} */

	//-------------------------特征值------------------------
//求赫申伯格阵全部特征值QR法
//	HessenbergTransform(matA);	
//	valarray<complex<double> > uv(3);
//	EigenvalueVectorHessenbergQR(matA,uv,1e-8,1e6);
//	cout<<endl<<"uv:"<<endl<<uv[0]<<endl<<uv[1]<<endl<<uv[2]<<endl<<endl;
}