ДокументацияРазделы
Справочник MQL5Методы матриц и векторовOpenBLASEigen ValuesSymmetric Matrices 

Symmetric Matrices

Функции для вычисления собственных значений и собственных векторов симметричных или эрмитовых матриц с использованием алгоритма "разделяй и властвуй" (divide and conquer), что делает процесс эффективным и быстрым. Эти методы могут применяться для работы с матрицами разных типов данных, включая действительные и комплексные числа.

Функция

Действие

EigenSymmetricDC

Вычисление собственных значений и собственных векторов симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы при помощи алгоритма "divide and conquere" (LAPACK-функции SYEVD, HEEVD).

EigenSymmetricQR

Вычисление собственных значений и собственных векторов симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы при помощи классического алгоритма QR (LAPACK-функции SYEV, HEEV).

EigenSymmetricRobust

Вычисление собственных значений и собственных векторов симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы при помощи алгоритма Multiple Relatively Robust Representations, MRRR (LAPACK-функции SYEVR, HEEVR).

EigenSymmetricBisect

Вычисление собственных значений и собственных векторов симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы при помощи алгоритма bisection (LAPACK-функции SYEVX, HEEVX).

EigenSymmetricDC2s

Вычисление всех собственных значений и, при необходимости, собственных векторов вещественной симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы с использованием двухэтапного алгоритма приведения к тридиагональному виду. Если требуется вычисление собственных векторов, применяется алгоритм divide and conquer («разделяй и властвуй») (функции LAPACK SYEVD_2STAGE, HEEVD_2STAGE).

EigenSymmetricQR2s

Вычисление всех собственных значений и, при необходимости, собственных векторов вещественной симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы с использованием двухэтапного алгоритма приведения к тридиагональному виду (функции LAPACK SYEV_2STAGE, HEEV_2STAGE).

EigenSymmetricRobust2s

Вычисление собственных значений и собственных векторов симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы при помощи двухэтапного алгоритма: сначала приведение к тридиагональному виду, затем применение алгоритма множественных относительно надежных представлений (Multiple Relatively Robust Representations, MRRR) (функции LAPACK SYEVR_2STAGE, HEEVR_2STAGE).

EigenSymmetricBisect2s

Вычисление собственных значений и собственных векторов симметричной или эрмитовой (комплексно-сопряжённой) матрицы при помощи двухэтапного алгоритма: сначала приведение к тридиагональному виду, затем применение метода бисекции (функции LAPACK SYEVX_2STAGE, HEEVX_2STAGE).

EigenSymmetric2DC

Вычисление всех собственных значений и, при необходимости, собственных векторов обобщенной симметрично определенной собственной задачи вида A*x=(lambda)*B*x,  A*Bx=(lambda)*x или B*A*x=(lambda)*x.(функции LAPACK SYGVD, HEGVD).

EigenSymmetric2QR

Вычисление всех собственных значений и, при необходимости, собственных векторов обобщенной симметрично определенной собственной задачи вида A*x=(lambda)*B*x, A*Bx=(lambda)*x или B*A*x=(lambda)*x. (функции LAPACK SYGV, HEGV).

EigenSymmetric2Bisect

Вычисление всех собственных значений и, при необходимости, собственных векторов обобщенной симметрично определенной собственной задачи вида A*x=(lambda)*B*x, A*Bx=(lambda)*x или B*A*x=(lambda)*x. (функции LAPACK SYGVX, HEGVX).