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5种:

(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。

 

在这里强调一下啊:eigs返回模最大的六个特征值及对应的特征向量,格式eigs(A,k)返回最大的k个。

eig

Find eigenvalues and eigenvectors %%找到了特征值与特征向量

Syntax%%语法

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:

B=rand(4)

B =

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)

a =

-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

b =

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

-0.949

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