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 randrandi, и randn. Вы управляете этим генератором с rng.
