Справочник MQL5Методы матриц и векторовOpenBLASEigen ValuesGeneral Matrices

General Matrices

Функции вычисления собственных значений и собственных векторов квадратной матрицы с использованием классических алгоритмов. В нем предоставляются различные методы для работы как с действительными, так и с комплексными матрицами, позволяя решать задачи линейной алгебры с выбором способов вычисления собственных векторов.

Функция	Действие
EigenSolver	Вычисление собственных значений и собственных векторов обычной квадратной матрицы классическим алгоритмом (LAPACK-функция GEEV).
EigenSolverX	Вычисление собственных значений и собственных векторов обычной квадратной матрицы в режиме эксперта (Expert mode), то есть с возможностью влиять на алгоритм расчёта и возможностью получить сопутствующие расчётные данные (LAPACK-функция GEEVX).
EigenSolverSchur	Вычисление собственных значений, верхнетреугольной матрицы в форме Шура и матрицы векторов Шура (LAPACK-функция GEES). Смотри Разложение Шура.
EigenSolver2	Вычисление обобщённых собственных значений и собственных векторов для пары обычных квадратных матриц (LAPACK-функция GGEV).
EigenSolver2X	Вычисление обобщённых собственных значений и собственных векторов для пары обычных квадратных матриц в режиме эксперта (Expert mode), то есть с возможностью влиять на алгоритм расчёта и возможностью получить сопутствующие расчётные данные (LAPACK-функция GGEVX). Обе матрицы должны быть одинакового размера.
EigenSolver2Schur	Вычисление для пары обычных квадратных матриц обобщённых собственных значений, обобщённых собственных векторов, обобщённых форм Шура и левых и правых векторов Шура (LAPACK-функция GGES).
EigenSolver2Blocked	Вычисление обобщенных собственных значений и собственных векторов для пары обычных квадратных матриц при помощи блочного алгоритма (LAPACK-функция GGEV3). Обе матрицы должны быть одинакового размера. Параметры метода точно такие же, как и у EigenSolver2.
EigenSolver2SchurBlocked	Вычисление для пары обычных квадратных матриц обобщённых собственных значений, обобщённых собственных векторов, обобщённых форм Шура и левых и правых векторов Шура при помощи блочного алгоритма (LAPACK-функция GGES3).
EigenHessenbergSchurQ	Вычисляет собственные значения матрицы Хессенберга H и матриц T и Z из разложения Шура H = Z T Z**T, где T — верхняя квазитреугольная матрица (форма Шура), а Z — ортогональная матрица векторов Шура. LAPACK function HSEQR. См. также Разложение Шура.
EigenVectorsTriangularZ	Вычисляет собственные векторы верхней квазитреугольной или комплексной верхнетреугольной матрицы, полученной с помощью функций EigenHessenbergSchurQ или EigenSolverSchur. A = Q * T * Q**H, где T — верхняя квазитреугольная матрица (форма Шура), а Q — ортогональная матрица векторов Шура. LAPACK function TREVC.
EigenVectorsTriangularZBlocked	Вычисляет собственные векторы верхней квазитреугольной или комплексной верхнетреугольной матрицы, полученной с помощью функций EigenHessenbergSchurQ или EigenSolverSchur. A = Q * T * Q**H, где T — верхняя квазитреугольная матрица (форма Шура), а Q — ортогональная матрица векторов Шура. LAPACK-функция TREVC3. Это блочная версия метода TREVC (уровень 3 OpenBLAS). Работает быстрее, но может быть менее точной.

Eigen Values

EigenSolver