A矩阵m重特征值的特征向量
设A为一个n阶矩阵，λ为A的m重特征值。若存在k个线性独立的特征向量与λ对应，则称λ为A的m重特征值，这些特征向量构成A的特征子空间。
特征值
当前话题为您枚举了最新的特征值。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
兰索斯法计算特征值与特征向量（实例）
计算桁架结构的特征值与特征向量，并设计一个简单的GUI界面供用户交互。
C语言矩阵特征值特征向量计算程序
如果你在学习线性代数或 C 语言，想要把理论转化为实践，这个用 C 语言编写的矩阵特征值和特征向量计算程序是个不错的选择。它通过矩阵操作，帮你搞定线性代数中的难题，适合初学者。程序结构清晰，包含矩阵的初始化、计算、以及常见算法（比如 QR 分解）实现，甚至有些错误功能，你更好地理解背后的数学原理。如
基于iBLETool的蓝牙特征值读写操作示例演示视频
本视频展示了如何使用iBLETool读写蓝牙设备的特征值。iBLETool是一款功能强大的蓝牙调试工具，可用于探索和操作蓝牙设备。通过本视频，您将了解如何使用iBLETool连接到蓝牙设备，浏览其服务和特征值，以及如何读写这些特征值。本视频适合蓝牙开发人员和有兴趣了解蓝牙通信的人员。
Python和C/C++中特征值和特征向量求解源码及应用
本源码库提供了基于Python和C/C++的特征值和特征向量求解代码，包括运行结果和案例说明。代码已调试，可正常运行。如有问题，请留言。
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：
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。
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。
反幂法：在VC环境中调试，通过反幂法进一
特征点检测
OpenCv中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等，包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。 SIFT角点检测MSER区域检测-某个大侠写的
特征码修改MyCCL
特征码修改MyCCL
OpenCV特征点匹配优化
OpenCV2.4.4现支持多图像配准，结果保存于Result文件夹
Kotlin生物特征认证库
Assure是Kotlin库，它提供快速、便捷的生物特征认证功能。