带双步位移QR分解法在特征值求解中的应用
在数值分析中，带双步位移的QR分解法是求解矩阵全部特征值和特征向量的重要工具。以下是解算流程：
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拟三角化：首先将矩阵转换为上Hessenberg形式，以降低复杂度并简化计算。
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QR分解迭代：通过带双步位移的QR分解法，逐步迭代，逼近矩阵的特征值。
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反幂法：在VC环境中调试，通过反幂法进一步求取矩阵的特征向量。
以上方法在VC环境中成功调试，精确计算出矩阵的全部特征值和特征向量。
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