matlab 基于q学习的dca算法

求解算法的时间复杂度的具体步骤是：⑴找出算法中的基本敏誉袭语句；算法中执行次数桥兄最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。⑵计算基本语句的执行次数的数量级；只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证虚游基本语句执行次

function l = rqrtz(A,M)

%QR算法求举衡升矩阵全部特征值正老

%已拦脊知矩阵:A

%迭代步数:M

%求得的矩阵特征值:l

A = hess(A)

for i=1:M

N = size(A)

n = N(1,1)

u = A(n,n)

[q,r]=qr(A-u*eye(n,n))

A = r*q+u*eye(n,n)

l = diag(A)

end

------------------------------------

A=[0 5 0 0 0 01 0 4 0 0 00 1 0 3 0 00 0 1 0 2 00 0 0 1 0 10 0 0 0 1 0]

A =

0 5 0 0 0 0

1 0 4 0 0 0

0 1 0 3 0 0

0 0 1 0 2 0

0 0 0 1 0 1

0 0 0 0 1 0

>>rqrtz(A,50)

ans =

-3.2030

3.2030

-1.8837

1.8837

-0.6167

0.6167

>>eig(A)

ans =

-3.3243

3.3243

-1.8892

-0.6167

1.8892

0.6167

MATLAB命巧慧唤令在孝凯建模中的使用 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05) 第二是F统计量，第三个是与碧散F统计量对应的概率值p。 例如得到模型的回归b。

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