matlab中求特征值和特征向量的具體算法是什么啊？ matlab中如何求矩陣的特征值和特征向量
eig(A,B)用QZ算法，如果探測到A對稱，B對稱正定，則對B做Cholesky分解后再用對稱QR算法；
svd的算法和對稱QR算法類似。
這些不是幾句話就能明白的，要學(xué)習(xí)一下矩陣計算(數(shù)值線性代數(shù))的課程才能知道幾十年前最簡單的算法，軟件中的算法在此基礎(chǔ)上還增加了很多新技術(shù)，但基本方法是差不多的。
eig, svd 調(diào)用 LAPACK
用的算法按照不同的 A 情況不同。
有興趣的話可以參考：
http://www.netlib.org/lapack/lug/node31.html --- eig
http://www.netlib.org/lapack/lug/node32.html --- svd
或者經(jīng)典教材：
James W. Demmel, Applied Numerical Linear Algebra.
另：svd計算的是 奇異值 與 奇異向量。
a=[11/4;41]
a=
1.00000.2500
4.00001.0000
>>[v,d]=eig(a)
v=
0.2425-0.2425
0.97010.9701
d=
20
00
按照這道題的計算過程算就可以了，eig是求特征值和特征向量命令，v是特征向量，是列向量，d是特征值矩陣，主對角線元素就是特征值，與特征向量的列對應(yīng)的
怎么用Matlab求矩陣的特征值和特征向量
eig函數(shù)直接可以求特征值和特征向量 在matlab中，計算矩陣a的特征值和特征向量的函數(shù)是eig(a)，常用的調(diào)用格式有5種：e=eig(a)：求矩陣a的全部特征值，構(gòu)成向量e。[v,d]=eig(a)：求矩陣a的全部特征值，構(gòu)成對角陣d，并求a的特征向量構(gòu)成v的列向量。[v,d]=eig(a,'nobalance')：與第2種...
matlab中怎樣求矩陣的特征向量?
在MATLAB中求解矩陣的特征向量，可以使用eig函數(shù)。首先，我們創(chuàng)建一個5x5的魔方陣。魔方陣是一種特殊的矩陣，其每行、每列及兩條主對角線上的元素之和均相等。使用magic(5)命令生成該矩陣。接著，我們使用[e,v]=eig(a)計算矩陣a的特征向量和特征值。其中，e代表特征值，v代表特征向量。執(zhí)行該命令...
如何用matlab求特征值?
使用matlab可以方便的計算任何復(fù)雜的方陣的特征值和特征向量：1、首先需要知道計算矩陣的特征值和特征向量要用eig函數(shù)，可以在命令行窗口中輸入help eig，查看一下eig函數(shù)的用法，如下圖所示：2、在命令行窗口中輸入a＝［1 2 3；2 4 5；7 8 9］，按回車鍵之后，輸入［x，y］＝eig（a），如下圖...
求大神用MATLAB幫忙算一下矩陣的特征值和最大特征值的特征向量
假設(shè)你的矩陣為A，運行以下語句：[V,D] = eig(A)；則V的每一列表示矩陣的一個特征向量，D的每一個列只有一個數(shù)是不為0的，這個不為0 的數(shù)就是V中那一列特征向量對應(yīng)的特征值。結(jié)果截圖如下圖。每一個紅框內(nèi)，上面三行數(shù)表示一個特征值，D中不為0的那個數(shù)表示紅框內(nèi)特征向量對應(yīng)的特征值...
【數(shù)學(xué)】【軟件】用MATLAB計算矩陣的特征值和特征向量
b=[1 1\/5 1\/3 3; 5 1 3 7; 3 1\/3 1 5; 1\/3 1\/7 1\/5 1];%第二個矩陣 c=[1 1\/3 1\/6 1\/4; 3 1 1\/3 1\/3; 6 3 1 2; 4 3 1\/2 1];%第三個矩陣 [va,da]=eig(a)%va是特征列矢量組成的矩陣，da對角線上的元素就是特征值 [vb,db]=eig(b)%vb是特征列...
如用matlab算矩陣特征值特征向量?
1.首先，我們建立一個我們需要計算特征值和特征向量的方陣。2.然后就需要用到matlab自帶的函數(shù)表達式來實現(xiàn)方陣的特征值和特征向量的計算了。格式如下：[V,D]=eig(a)。3.然后按回車鍵就可以得到我們需要求得的矩陣的特征值和特征向量了。4.這個我們可以用百度搜索得到，當(dāng)然matlab也內(nèi)置有函數(shù)的用法，...
用matlab如何求矩陣的單位特征向?
在 MATLAB 中求矩陣的單位特征向量，您只需執(zhí)行以下步驟。首先，定義您的矩陣。例如：matlab A=[1,2;3,4];接下來，使用 MATLAB 內(nèi)置的 `eig` 函數(shù)來計算矩陣 A 的特征值和特征向量。執(zhí)行以下代碼：matlab [d,v]=eig(A);運行上述代碼后，MATLAB 將返回兩組值。`d` 是一個向量，包含矩陣 A ...
怎么用Matlab求矩陣的特征值和特征向量
具體步驟分析如下：1、第一步我們首先需要知道計算矩陣的特征值和特征向量要用eig函數(shù)，可以在命令行窗口中輸入help eig，查看一下eig函數(shù)的用法，如下圖所示：2、第二步在命令行窗口中輸入a=[1 2 3;2 4 5;7 8 9]，按回車鍵之后，輸入[x,y]=eig(a)，如下圖所示：3、第三步按回車鍵之后...
matlab怎么計算矩陣的特征值和特征向量
在matlab中，可以用eig函數(shù)計算矩陣的特征值和特征向量。舉例如下：>>a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]%原始數(shù)據(jù)矩陣a=123456789>>[V,D]=eig(a)%特征值分解，其中V的每一列表示矩陣a的一個特征向量，D是一個對角矩陣，對角
Matlab[1 2 0;2 -1 1;0 1 3]求所有特征值,特征向量
a=[1 2 0;2 -1 1;0 1 3];[V,D]=eig(a)這樣得到的是兩個3*3的向量，其中V的每一列就是一個特征向量，與之對應(yīng)的D對角線上的第一個元素是特征值。我們算完了之后可以測試一下對不對，根據(jù)特征向量和特征值的定義，算左邊和右邊：V(:,1)*D(1)a*V(:,1)發(fā)現(xiàn)這兩個是一樣的 剩...
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柘榮縣穩(wěn)健： ______ >> A=sym('[1 1/5 1/3 1/3;5 1 5 5;3 1/5 1 1/3;3 1/5 3 1 ]') A = [ 1, 1/5, 1/3, 1/3] [ 5, 1, 5, 5] [ 3, 1/5, 1, 1/3] [ 3, 1/5, 3, 1]>> [V,D]=eig(A) V = [ 1/3*i*3^(1/2), -1/3*i*3^(1/2), 1/3*3^(1/2), -1/3*3^(1/2)] [ -5, -5, 5, 5] [ 1, 1, 1, 1] [ -i*3^(1/2), i*3^(1/2), 3^(1/2), -3^(1/2...
柘榮縣穩(wěn)健： ______ [V,d]=eig(A) d為特征值 V的列向量為對應(yīng)特征值的特征向量
柘榮縣穩(wěn)健： ______ eig(A)主要用QR算法,如果A對稱則使用對稱QR算法(如果要特征向量的話有可能會用divide and conquer); eig(A,B)用QZ算法,如果探測到A對稱,B對稱正定,則對B做Cholesky分解后再用對稱QR算法; svd的算法和對稱QR算法類似. 這些不是幾句話就能明白的,要學(xué)習(xí)一下矩陣計算(數(shù)值線性代數(shù))的課程才能知道幾十年前最簡單的算法,軟件中的算法在此基礎(chǔ)上還增加了很多新技術(shù),但基本方法是差不多的.
柘榮縣穩(wěn)健： ______ 輸入: x= [1 5 1 3 3;1/5 1 6 4 2;1 1/6 1 3 4;1/3 1/4 1/3 1 2;1/3 1/2 1/4 1/2 1] eig(x) 輸出: ans = 6.3156 -0.5309 + 2.7527i -0.5309 - 2.7527i -0.1269 + 0.4050i -0.1269 - 0.4050i
柘榮縣穩(wěn)健： ______ 可以先求[V,D]=eig(A),再用施密特正交化方法,施密特公式我記不得了,你試試行不.
柘榮縣穩(wěn)健： ______ 請使用命令 help eig
柘榮縣穩(wěn)健： ______ base=rand(10); [V,D]=eigs(base,3)%%%求矩陣3個較大的特征值和特征向量 補充 [V,D]=eig(base,3)%%%求矩陣所有的特征值和特征向量
柘榮縣穩(wěn)健： ______ 用eig就可以了.特征多項式是poly.轉(zhuǎn)為一般形式是poly2sym. a=magic(5),%產(chǎn)生一個魔方陣; [v,d]=eig(a),計算特征向量與特征值; ap=poly(a),計算特征多項式; aps=poly2sym(ap),計算一般形式; 結(jié)果: a = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 ...
柘榮縣穩(wěn)健： ______ A = 1.0000 0.2500 1.0000 8.0000 10.0000 6.0000 4.0000 4.0000 1.0000 4.0000 11.0000 13.0000 7.0000 7.0000 1.0000 0.2500 1.0000 8.0000 10.0000 6.0000 4.0000 0.1250 0.0909 0.1250 1.0000 3.0000 0.3333 0.2000 0.1000 0.0769 0....
柘榮縣穩(wěn)健： ______ 直到A收斂到對角塊不超過2階的分塊上三角陣, 但實際上也并不該qr這個函數(shù)來實現(xiàn).當(dāng)然先不要考慮matlab了; A=Q'*A*Q, 對每個特征值各解一次方程組就行了.就講這些, 即使你看不明白, 先回去復(fù)習(xí)一下線性代數(shù), 單個的矩陣但不是方陣何談特征值 即使是方陣, QR分解也不是直接用來求特征值和特征向量的.盡管求所有特征值和特征向量最重要的算法是QR算法, 數(shù)學(xué)上可以解釋為反復(fù)做QR分解.至于求特征向量, 如果你一定想用qr, 那么可以反復(fù)迭代 [Q,R]=qr(A)
