matlab 如何把矩阵的特征向量由分数形式变为小数形式

matlab 如何把矩阵的特征向量由分数形式变为小数形式

举个例子：
a =
1.0000 0.3333 0.2000 4.0000
3.0000 1.0000 0.2000 6.0000
5.0000 5.0000 1.0000 7.0000
0.2500 0.1667 0.1429 1.0000
>> [A B]=eig(a)
A =
0.1740 0.3273 -0.1339 + 0.0189i -0.1339 - 0.0189i
0.3395 -0.3826 -0.0409 + 0.2954i -0.0409 - 0.2954i
0.9217 0.8566 0.9423 0.9423
0.0699 -0.1128 -0.0145 - 0.0683i -0.0145 + 0.0683i
B =
4.3161 0 0 0
0 -0.2449 0 0
0 0 -0.0356 + 1.1601i 0
0 0 0 -0.0356 - 1.1601i
%现在求特征值 4.3161 对应的特征向量的小数形式
vpa(A(:,1),3)%3是代表保留三位小数
ans =
0.174
0.339
0.922
0.0699
再问： a是一个分数矩阵
再答： 你发过来我看看
再问： a=[1 1/3 1/6 1/3;3 1 1/5 1/3;6 5 1 4;3 3 1/4 1];最后对该矩阵的每一列进行归一化写出归一化的矩阵 谢啦啊
再答： a的最大特征值：a =4.2097，对应的归一化特征向量：0.0663 0.1218 0.5901 0.2218 a的每一列归一化后得到的矩阵： 0.0769 0.0357 0.1031 0.0588 0.2308 0.1071 0.1237 0.0588 0.4615 0.5357 0.6186 0.7059 0.2308 0.3214 0.1546 0.1765
再问： 能不能把它在matlab里面运行的代码给说一下 就是它的过程
再答： >> a=[1 1/3 1/6 1/3;3 1 1/5 1/3;6 5 1 4;3 3 1/4 1] a = 1.0000 0.3333 0.1667 0.3333 3.0000 1.0000 0.2000 0.3333 6.0000 5.0000 1.0000 4.0000 3.0000 3.0000 0.2500 1.0000 >> [A B]=eig(a) A = -0.1028 0.0171 - 0.1071i 0.0171 + 0.1071i 0.0766 -0.1887 -0.2211 - 0.0152i -0.2211 + 0.0152i -0.1255 -0.9142 0.8878 0.8878 -0.9358 -0.3436 0.0266 + 0.3876i 0.0266 - 0.3876i 0.3203 B = 4.2097 0 0 0 0 -0.0103 + 0.9374i 0 0 0 0 -0.0103 - 0.9374i 0 0 0 0 -0.1892 >> sum(a(:,1)) ans = 13 >> a(:,1)=a(:,1)/ans >> sum(a(:,2)) ans = 9.3333 >> a(:,2)=a(:,2)/ans >> sum(a(:,3)) ans = 1.6167 >> a(:,3)=a(:,3)/ans >> sum(a(:,4)) ans = 5.6667 >> a(:,4)=a(:,4)/ans a = 0.0769 0.0357 0.1031 0.0588 0.2308 0.1071 0.1237 0.0588 0.4615 0.5357 0.6186 0.7059 0.2308 0.3214 0.1546 0.1765 >> A(:,1)=A(:,1)/sum(A(:,1)) A = 0.0663 0.0171 - 0.1071i 0.0171 + 0.1071i 0.0766 0.1218 -0.2211 - 0.0152i -0.2211 + 0.0152i -0.1255 0.5901 0.8878 0.8878 -0.9358 0.2218 0.0266 + 0.3876i 0.0266 - 0.3876i 0.3203 >> A(:,1)' ans = 0.0663 0.1218 0.5901 0.2218