wilkinson_release.rar

"wilkinson_release.rar" 是一个文件压缩包。RAR 是一种常见的文件压缩格式，通常用于将多个文件和文件夹打包成一个单独的文件，以节省存储空间和方便传输。

这个压缩包的名称中包含了 "wilkinson_release"，说明它可能是关于某个名为 "Wilkinson" 的项目或软件的发布版本。一般来说，软件或项目的发布版本是指经过开发、测试并具备一定可用性的最终产品。

通过解压这个RAR文件，我们可以获得其中的文件和文件夹。解压后的内容可能包括可执行程序、配置文件、代码文件、文档、图像等。这些文件和文件夹可能是软件的各个组成部分，或者是软件发布所需的相关资源。

通常情况下，将软件或项目打包成RAR文件可以提供更好的文件管理和传输效率。用户可以通过压缩包管理软件（如WinRAR或7-Zip）来解压RAR文件，获取其中的内容。

总之，"wilkinson_release.rar" 是一个包含了关于 "Wilkinson" 项目或软件发布版本的压缩包。通过解压这个文件，我们可以获得其中包含的各种文件和资源。

相关问题

wilkinson功分器设计软件

Wilkinson功分器设计软件是一款用于设计和分析微波集成电路中的功分器的工具。它可以根据用户的要求和输入参数，快速准确地设计功分器的参数，并提供对其性能进行评估的功能。

通过Wilkinson功分器设计软件，用户可以选择不同的设计频率和功分比，以满足具体应用的要求。软件会根据用户提供的要求生成优化的功分器设计方案，并显示相应的仿真结果，如功率传输损耗、S参数、VSWR等。

该软件还提供了多种设计选项，如设计好频带、增益平坦度、功率容量等。用户可以根据具体需求对这些参数进行调整，以获得最佳的功分器设计方案。

除了设计功能，Wilkinson功分器设计软件还可以进行性能分析和验证。用户可以通过软件进行参数优化和电路分析，以确保设计方案的可靠性和稳定性。

总体来说，Wilkinson功分器设计软件是一款强大的工具，它能够帮助用户快速准确地设计和分析功分器，以满足微波集成电路的要求。使用该软件，用户可以更加高效地完成功分器设计工作，并获得良好的性能和可靠性。

带Wilkinson位移的隐式对称QR算法matlab代码

以下是采用带 Wilkinson 位移的隐式对称 QR 算法的 MATLAB 代码实现：

function [eigenvalues, eigenvectors] = wilkinson_shift_hessenberg(A, tol)
% Compute eigenvalues and eigenvectors of a symmetric matrix A using the
% implicit symmetric QR algorithm with Wilkinson shift.
% Input: A - symmetric matrix
%        tol - tolerance for convergence
% Output: eigenvalues - vector of eigenvalues
%         eigenvectors - matrix of eigenvectors

n = size(A, 1);
H = hessenberg(A);
eigenvectors = eye(n);

while true
    % Compute the Wilkinson shift
    mu = H(n, n);
    a = H(n-1, n-1);
    b = H(n, n-1);
    c = H(n-1, n);
    delta = (a - mu)^2 + b^2 - c*(a + mu);
    if delta < 0
        sgn = -1;
    else
        sgn = 1;
    end
    if abs(b) > abs(a-mu)
        t = -c / (b + sgn*sqrt(delta));
    else
        t = (a-mu) / (b + sgn*sqrt(delta));
    end
    x = H(1,1) - t;
    y = H(2,1);
    
    % QR iteration with Wilkinson shift
    for k = 1:n-1
        [Q, R] = qr(H(1:n-k+1, 1:n-k+1) - x*eye(n-k+1));
        H(1:n-k+1, 1:n-k+1) = R*Q + x*eye(n-k+1);
        H(1:n-k+2, n-k+2) = 0;
        if k > 1
            H(k, k-1) = 0;
        end
        eigenvectors(:, 1:n-k+1) = eigenvectors(:, 1:n-k+1)*Q;
        x = H(k+1, k);
        y = H(k+2, k);
        if abs(y) < tol*(abs(x) + abs(H(k+2, k+1)))
            H(k+2, k) = 0;
            break;
        end
        % Compute the Givens rotation to zero out y
        [c, s] = givens_rotation(x, y);
        G = eye(n);
        G(k:k+1, k:k+1) = [c, s; -s, c];
        H(1:n-k+2, k:k+1) = H(1:n-k+2, k:k+1)*G;
        H(k:k+1, 1:n-k+2) = G'*H(k:k+1, 1:n-k+2);
        eigenvectors(:, k:k+1) = eigenvectors(:, k:k+1)*G;
    end
    
    % Check for convergence
    if k == n-1
        eigenvalues = diag(H);
        break;
    end
end
end

function [c, s] = givens_rotation(x, y)
% Compute the Givens rotation matrix to zero out y
if y == 0
    c = 1;
    s = 0;
elseif abs(y) > abs(x)
    t = -x / y;
    s = 1 / sqrt(1 + t^2);
    c = s*t;
else
    t = -y / x;
    c = 1 / sqrt(1 + t^2);
    s = c*t;
end
end

该代码输入为一个$n\times n$的实对称矩阵$A$和一个收敛精度的阈值$tol$，输出为一个$n\times 1$的特征值向量和一个$n\times n$的特征向量矩阵。其中用到的函数 `hessenberg` 是将矩阵化为上 Hessenberg 形式的函数，`givens_rotation` 是计算 Givens 旋转矩阵的函数。在算法的实现中，采用了带 Wilkinson 位移的隐式对称 QR 算法，并在 QR 迭代中利用 Givens 旋转矩阵实现矩阵的相似变换。