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怎么求矩阵的特征值和特征向量
saraihg0445
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对于任意方阵A,首先求出方程|λE-A|=0的解,这些解就是A的特征值,再将其分别代入方程（λE-A）X=0中,求得它们所对应的基础解系,则对于某一个λ,以它所对应的基础解系为基形成的线性空间中的任意一个向量,均为λ所对应的特征向量.
请问这个怎么解
|λE-A|=|λ-2
-2|=(λ+1)^3
所以，A的特征值为-1.把λ=-1代入方程组（λE-A）X=0中，该方程组的系数矩阵为
所以，该方程组与x1+x3=0,x2+x3=0同解，令x1=1,得到方程组的一个基础解系为(1,1,-1)^T，因此线性空间｛α|α=k(1,1,-1)^T，k∈P}中的任意一个元素都是A的属于λ=-1的特征向量。
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扫描下载二维码MATLAB&特征值和特征向量
在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)，常用的调用格式有
(1)&E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。
(2)&[V,D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成
V的列向量。
(3)&[V,D]=eig(A,'nobalance')：与第2种格式类似，但第2种格式中先对A作相似
变换后求矩阵A的特征值和特征向量，而格式3直接求矩阵A的特征值和特征向量。
(4)&E=eig(A,B)：由eig(A,B)返回N&N阶方阵A和B的N个广义特征值，构成向量E
(5)&[V,D]=eig(A,B)：由eig(A,B)返回方阵A和B的N个广义特征值，构成N&N阶对
角阵D，其对角线上的N个元素即为相应的广义特征值，同时将返回相应的特征向
量构成N&N阶满秩矩阵，且满足AV=BVD。
Find&eigenvalues&and&eigenvectors
d&=&eig(A)
d&=&eig(A,B)
[V,D]&=&eig(A)
[V,D]&=&eig(A,'nobalance')
[V,D]&=&eig(A,B)
[V,D]&=&eig(A,B,flag)
d&=&eig(A)和&[V,D]&=&eig(A)最为常用&注意，第一列为对应第一个特征值的特征向量，比如：
&&&&0.5653&&&&0.7883&&&&0.1365&&&&0.9749
&&&&0.2034&&&&0.5579&&&&0.3574&&&&0.6579
&&&&0.5070&&&&0.1541&&&&0.9648&&&&0.0833
&&&&0.5373&&&&0.7229&&&&0.3223&&&&0.3344
&&&[a,b]=eig(B)
&&&-0.6277&&&-0.3761&&&-0.7333&&&&0.7110
&&&-0.4304&&&-0.5162&&&&0.2616&&&-0.2155
&&&-0.4297&&&&0.1563&&&&0.6049&&&-0.6471
&&&-0.4859&&&&0.7534&&&-0.1672&&&&0.1713
&&&&1.9539&&&&&&&&&0&&&&&&&&&0&&&&&&&&&0
&&&&&&&&&0&&&-0.3623&&&&&&&&&0&&&&&&&&&0
&&&&&&&&&0&&&&&&&&&0&&&&0.3937&&&&&&&&&0
&&&&&&&&&0&&&&&&&&&0&&&&&&&&&0&&&&0.4370
则1.9539对应的特征向量为：
&&&-1.2265
&&&-0.8410
&&&-0.8396
&&&-0.9494
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。&>&求解矩阵的特征值和特征向量的C++源代码
求解矩阵的特征值和特征向量的C++源代码
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求解矩阵的特征值和特征向量的C++源代码，经过测试的，下载编译即可使用
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
var mess = $(".res_area_r").val();
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, _username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
评论共有35条
一点注释都没有，是代码吗？！
看了下,只能算最简单的
这个代码只提供jacobi算法，也就是说只能算实对称矩阵的特征值！楼主也不说清楚了！坑==
挺不错的，可以使用。
挺好的，修改修改可以用
不错，可以直接用的！
具有一定的参考价值，但是在细节方面可以继续加强。
具有参考价值，要注意的：是对称矩阵的特征值与特征向量。
不好用，一般般。
还没有应用到，以后会用到的。先评价下
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CString字符串操作大全
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