说明：Matlab简明实例教程，数值计算、矩阵计算、函数编程等基础内容

说明：用matlab求解一个多阶矩阵，n乘以m的矩阵

说明：矩阵基础计算的小程序，包括矩阵加减乘运算、矩阵求转置、矩阵方阵求逆功能，可供参考

说明：使用主成分分析的方法进行英文字母识别，使用了多种限制条件的协方差矩阵进行测试

说明：实现矩阵相乘，即点积运算，为VERILOG语言。可以根据自己的需要改变维数，采用了流水线的结构

说明：简单矩阵运算，矩阵求逆，矩阵加法，矩阵乘法，矩阵行列式

说明：求矩阵的转置，并求其最大最小的元素，还有其矩阵大小

说明：VB实现复数运算、矩阵运算等的说明文档，可结合程序一起使用

说明：设计一个简单的2x2阶的矩阵乘法器, A，B 为2*2矩阵 求：C=A*B

说明：自己写的delphi矩阵运算函数库，包括，求逆，求伪逆矩阵等等

说明：labview实现神经网络功能，实现矩阵运算

说明：任意维数矩阵求逆的fpga实现，矩阵求逆是矩阵运算中最重要且最难实现的一种运算

说明：FPGA中将用采样点产生相关矩阵R的verilog代码

说明：LDPC编码器和解码器，校验矩阵的生成算法，校验实现等。

说明：计算基础矩阵计算基础矩阵计算基础矩阵计算基础矩阵计算基础矩阵

说明：计算代价矩阵计算代价矩阵计算代价矩阵计算代价矩阵

说明：并行计算，使用OpenMp计算π值，两种方式；矩阵向量乘法；矩阵乘法

说明：矩阵类模板Matrix<Type>是专门为线性代数中矩阵而设计的一个模板类，具体的函数声明与定义可以参见“matrix.h。见测试文件 matrix_test.cpp，功能如下： Matrix<Type> m 创建一个空矩阵 Matrix<Type> m2(m1) 创建矩阵 m2的拷贝 m1 Matrix<Type> m(r,c,x) 创建常数矩阵 Matrix<Type> m(r,c,a) 通过数组创建矩阵 m.~Matrix<Type> () 销毁矩阵并释放空间 矩阵运算： A += x 矩阵自身加常数 A -= x 矩阵自身减常数 A *= x 矩阵自身乘常数 A /= x 矩阵自身除以常数 A1 += A2 矩阵自身加矩阵 A1 -= A2 矩阵自身减矩阵 A1 *= A2 矩阵自身乘矩阵(逐元素) A1 /= A2 矩阵自身除以矩阵(逐元素) x + A 常数与矩阵之和 A + x 矩阵与常数之和 A1 + A2 矩阵与矩阵之和 A - x 矩阵与常数之差 x - A 常数与矩阵之差 A1 - A2 矩阵与矩阵之差

说明：openGL 自己实现矩阵类，其中包括实现 平移矩阵、任意轴旋转矩阵、缩放矩阵，以及矩阵的正交化、矩阵的代数余式、矩阵的逆、转置。。

说明：矩阵运算器 运用vb语言，能够实现矩阵的加法，乘法，矩阵的转置，矩阵的秩

说明：构造矩阵类，包括判断矩阵是否相等，矩阵相加、相减、相乘、相除等，很完整，可以作为矩阵处理的参考

说明：采用VHDL语言编写的矩阵变换器四步换流程序

说明：矩阵求逆模块硬件实现,用verilog语言，基于ISE开发环境

说明：在CPU和GPU端分别实现大型矩阵的相乘，优化大型矩阵相乘的运行速度

说明：IDL交互式数据语言是进行二维及多维数据可视化分析及应用开发的理想软件工具。作为面向矩阵、语法简单的第四代可视化语言，IDL致力于科学数据的可视化和分析，是跨平台应用开发的最佳选择。它集可视、交互分析、大型商业开发为一体，为用户提供了完善、灵活、有效的开发环境。 的可视化和分析，是跨平台应用开发的最佳选择。它集可视、交互分析、大型商业开发为一体， 为用户提供了完善、灵活、有效的开发环境。

说明：里面包含了vb界面编程。自己所编的各种矩阵算法的界面，菜单处可自行切换各种数值计算的算法。。

说明：CPU和GPU上的利用CUDA实现矩阵的LU、QR和全秩分解、以及一些矩阵变换和运算程序。

说明：浮点数 矩阵乘法模块 verilog语言编写 可直接调用

说明：该程序是用来实现矩阵的逆矩阵的计算，但是矩阵要先输入到输入文件中

说明：高斯消去法求解AX=b，利用对增广矩阵进行的初等行变换，将系数矩阵变为上三角矩阵，然后回带，可以得到方程组的解。