矩阵特征值计算详解

a=1.00000.14290.33337.00001.00000.20003.00005.00001.0000>>[C,D]=eig(a)C=-0.1327-0.0663-0.1149i-0.066

若B可逆比较好计算,如下：[V,D]=eig(A/B)D是广义特征值构成的对角矩阵,V是相应特征向量.进一步用QR分解还可以得到正交基,不过你只要特征值,所以就不用了.

设此矩阵A的特征值为λ则|A-λE|=-λ100-λ1-1-3-3-λ第1行减去第3行乘以λ=01+3λλ²+3λ0-λ1-1-3-3-λ按第1列展开=1+3λ+λ(λ²+3λ)=

A=[135366;1/313155;1/51/311/533;1/315165;1/61/51/31/611/3;1/61/51/31/531];>>eig(A)ans=6.41580.1042+1

eig（a）一句命令搞定再问：你算算呗，就是用的这个算出来好像错的。再答：错的、？？你怎么知道？？？再问：因为特征向量都为负的，你算算看得多少再答：手算？？？再问：因为特征向量都为负的，你算算看得多少

A=sym('[11/51/31/3;5155;31/511/3;31/531]')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]=

特征值:3219/977-655/4444+724/743i-655/4444-724/743i特征向量:-79/334-79/668+652/3183i-79/668-652/3183i-69/85

最大特征值：7.00056相应特征向量：{0.321618,0.337191,0.504956,0.405077,0.313952,0.317542,0.40546}

A=[121461/211/2231/221111/41/21111/61/3111];[x,lumda]=eig(A);r=abs(sum(lumda));n=find(r==max(r));max

特征值为4.0435特征向量为0.13040.33370.33370.8720

使用eig命令,把你的矩阵写成：a=[11/51/3332;513766;31/31443;1/31/71/411/21/3;1/31/61/4211/2;1/21/61/3321;];benzhen

最大的是：17.2629相应的特征向量是：{-0.332236,-0.329013,-0.353484,-0.424797,-0.529561,-0.0434708,\-0.0285931,-0.13

最大特征值是3

稠密矩阵计算仅论浮点运算次数而言复杂度都是O(n^3),从最简单的矩阵乘法,到求逆、SVD、Schur分解都如此,差别在于n^3前的系数.当然flops仅反映了一部分,实际计算难度还是大不相同.再问：

直接使用A=[11/21/31/32;211/21/24;32115;32115;1/21/41/51/51];[x,y]=eig(A)就可以直接得到.其中x为特征向量矩阵,y为特征值矩阵x=Colu

首先要明确,一般计算复杂度是针对算法的,而不是针对问题本身,对于问题本身的分析要复杂得多,远远超出你目前的知识范围.一般稠密矩阵计算的各种算法复杂度都是O(n^3),这个需要对每个算法都进行分析,我只

a=[11/21/311225211/2221153212553711/21/21132511/21/5113241/211/51/31/31131/211/31/21/21131/51/51/71/

你这样输入不是分块矩阵了,而是一个由四个二姐矩阵组成的二阶矩阵.你应该这样：a=({{1,2},{3,4}});b=({{1,1},{2,4}});c=({{1,4},{3,2}});d=({{1,3

发到我的邮箱把,邮箱423566c@163.com再问：非常感谢您，矩阵已经计算完毕