Разреженная симметричная случайная матрица
R = sprandsym(S)
R = sprandsym(n,density)
R = sprandsym(n,density,rc)
R = sprandsym(n,density,rc,kind)
R = sprandsym(S,[],rc,3)
R = sprandsym(S)
возвращает симметричную случайную матрицу, более низкий треугольник которой и диагональ имеют ту же структуру как S
. Его элементы нормально распределены со средним 0
и отклонение 1
.
R = sprandsym(n,density)
возвращает симметричное случайное, n
- n
, разреженная матрица приблизительно с density*n*n
ненули; каждая запись является суммой одной или нескольких нормально распределенных случайных выборок, и (0 <= density <= 1
).
R = sprandsym(n,density,rc)
возвращает матрицу со взаимным числом обусловленности, равным rc
. Распределение записей неоднородно; это примерно симметрично приблизительно 0; все находятся в [−1,1].
Если rc
вектор длины n
, затем R
имеет собственные значения rc
. Таким образом, если rc
положительный (неотрицательный) вектор затем R
положительная (неотрицательная) определенная матрица. В любом случае, R
сгенерирован случайными вращениями Якоби, применился к диагональной матрице с данными собственными значениями или числом обусловленности. Это имеет большую топологическую и алгебраическую структуру.
R = sprandsym(n,density,rc,kind)
положителен определенный.
Если вид = 1, R
сгенерирован случайным вращением Якоби положительной определенной диагональной матрицы. R
имеет желаемое число обусловленности точно.
Если вид = 2, R
переключенная сумма векторных произведений. R
имеет желаемое число обусловленности только приблизительно, но имеет меньше структуры.
R = sprandsym(S,[],rc,3)
имеет ту же структуру как матричный S
и аппроксимированное число обусловленности 1/rc
.
sprandsym
использует тот же генератор случайных чисел в качестве rand
randi
, и randn
. Вы управляете этим генератором с rng
.