1樓:匿名使用者
matrixxd a = matrixxd::random(6,6);
cout << "here is a random 6x6 matrix, a:" << endl << a << endl << endl;
eigensolveres(a);
cout << "the eigenvalues of a are:" << endl << es.eigenvalues() << endl;
cout << "the matrix of eigenvectors, v, is:" << endl << es.eigenvectors() << endl << endl;
***plexlambda = es.eigenvalues()[0];
cout << "consider the first eigenvalue, lambda = " << lambda << endl;
vectorxcd v = es.eigenvectors().col(0);
cout << "if v is the corresponding eigenvector, then lambda * v = " << endl << lambda * v << endl;
cout << "... and a * v = " << endl << a.cast>() * v << endl << endl;
matrixxcd d = es.eigenvalues().asdiagonal();
matrixxcd v = es.eigenvectors();
cout << "finally, v * d * v^(-1) = " << endl << v * d * v.inverse() << endl;
遍歷es.eigenvalues()可以找到模最大的特徵值,es.eigenvectors().col(*)可以確定相應的特徵向量。
c++的eigen計算工具裡面求矩陣特徵值的函式,比如eigenvalues()是用的什麼演算法?
2樓:匿名使用者
qr分解演算法,具體參照李慶楊那本《數值分析》第八章的演算法...
eigen如何找到矩陣最大特徵值
3樓:zzllrr小樂
先把矩陣特徵值都求出來,然後取最大值,就ok了
求問c++的eigen矩陣運算庫有沒有提供兩個矩陣對應元素相乘的方法
4樓:環控擄
#includeusing namespace std;#define m 6#define n 3void mulmatri(int x[m][n],int y[n][m],int z[m][m],int m,int n);int main(){ int i,j; int x[m][n],y[n][m],z[m][m]; for(i=0;i>x[i][j]; for(i=0;i>y[i][j]; mulmatri( x,y,z,m,n); cout<
5樓:
轉化為array再乘, a.array()*b.array() ,很優雅的乙個操作。矩陣和array可以互相轉化,那樣乘要求行和列相同。
c++開源矩陣計算工具——eigen的map使用方法?這個一般是列優先,怎樣實現行優先?
6樓:江南的秋雨
加上:a.transpose();就可以了。
eigen與matlab對應函式表
eigen文件:
7樓:艾可n公尺拉
typedef matrixrmatrixxd;//定義矩陣行優先
double arr[9]=;
mapa(arr,3,3);
計算矩陣的最大特徵值
修改後的答案 三個矩陣的最大特徵值分別是4.1669234,3.0182947,3.0182947 m2 和 m3 互為轉置，特徵值一定是完全相同的，這是有定理保證的。是用scilab 求解的，具體命令和結果如下 m1 1,3,2,5 1 3,1,1 4,1 2 1 2,4,1,3 1 5,2,1 ...
矩陣一定有特徵值嗎？如何證明矩陣有特徵值？
一定，乙個n階矩陣一定有n個特徵值 包括重根 也可能是復根。乙個n階實對稱矩陣一定有n個實特徵值 包括重根 每乙個特徵值至少有乙個特徵向量 不止乙個 不同特徵值對應特徵向量線性無關。矩陣分解是將乙個矩陣分解為比較簡單的或具有某種特性的若干矩陣的和或乘積，矩陣的分解法一般有三角分解 譜分解 奇異值分解...
如何證明矩陣不同特徵值對應特徵向量線性無關，是不是很麻煩過程
以兩個為例，顯然兩個向量線性相關意味著相差乙個常數倍。然而某個特徵值的特徵向量的非零常數倍仍然是這個特徵值所對應的特徵向量。這就與特徵值不同相矛盾。更多證明如圖 1.矩陣不同的特徵值對應的特徵向量一定線性無關嗎 2.相同特徵值對應的特徵向量會不會線性無關 1 矩陣不同 的特徵值對應的特徵向量一定線性...