fixed dependencies

vendor/github.com/nuknal/goNum/MatrixEigenPower.go

@@ -0,0 +1,100 @@
+// MatrixEigenPower
+/*
+------------------------------------------------------
+作者   : Black Ghost
+日期   : 2018-11-23
+版本   : 0.0.0
+------------------------------------------------------
+    求解n阶矩阵A的主特征值（按模最大）及其特征向量
+理论：
+    参考 李信真, 车刚明, 欧阳洁, 等. 计算方法. 西北工业大学
+       出版社, 2000, pp 78-81.
+------------------------------------------------------
+输入   :
+    A       系数矩阵
+    u       n维初始向量
+    tol     最大容许误差
+    n       最大迭代步数
+输出   :
+    sol     主特征值
+    v       主特征值所对应的特征向量
+    err     解出标志：false-未解出或达到步数上限；
+                     true-全部解出
+------------------------------------------------------
+*/
+
+package goNum
+
+import (
+	"math"
+)
+
+// MatrixEigenPower 求解n阶矩阵A的主特征值（按模最大）及其特征向量
+func MatrixEigenPower(A, u0 Matrix, tol float64, n int) (float64, []float64, bool) {
+	/*
+		求解n阶矩阵A的主特征值（按模最大）及其特征向量
+		输入   :
+		    A       系数矩阵
+		    u       n维初始向量
+		    tol     最大容许误差
+		    n       最大迭代步数
+		输出   :
+		    sol     主特征值
+		    v       主特征值所对应的特征向量
+		    err     解出标志：false-未解出或达到步数上限；
+		                     true-全部解出
+	*/
+	//判断输入正确与否
+	if A.Rows != u0.Rows {
+		panic("goNum.MatrixEigenPower: A and u are not matched")
+	}
+
+	u1 := ZeroMatrix(u0.Rows, u0.Columns)
+	var l0, l1 float64
+	v1 := make([]float64, u0.Rows)
+	var err bool = false
+	var j int
+
+	u1 = DotPruduct(A, u0)
+	for i0 := 0; i0 < u0.Rows; i0++ {
+		if (math.Abs(u0.Data[i0]) > 1e-3) && (math.Abs(u1.Data[i0]) > 1e-3) {
+			j = i0
+			l0 = u1.Data[i0] / u0.Data[i0]
+		}
+		u0.Data[i0] = u1.Data[i0]
+	}
+
+	for i := 0; i < n; i++ {
+		u1 = DotPruduct(A, u0)
+		l1 = u1.Data[j] / u0.Data[j]
+
+		//计算最大值，并进行规范化处理
+		for i0 := 0; i0 < u0.Rows; i0++ {
+			v1[i0] = math.Abs(u1.Data[i0])
+		}
+		_, j0, _ := Max(v1)
+		max := u1.Data[j0]
+		if max > 1e6 {
+			for i0 := 0; i0 < u0.Rows; i0++ {
+				u1.Data[i0] = u1.Data[i0] / max
+			}
+		}
+
+		//判断算出否，并计算对应的特征向量
+		if math.Abs(l1-l0) < tol {
+			for i0 := 0; i0 < u0.Rows; i0++ {
+				u1.Data[i0] = u1.Data[i0] / max
+			}
+			err = true
+			return l1, u1.Data, err
+		}
+
+		//准备下次迭代
+		l0 = l1
+		for i0 := 0; i0 < u0.Rows; i0++ {
+			u0.Data[i0] = u1.Data[i0]
+		}
+	}
+
+	return 0.0, make([]float64, u0.Rows), err
+}