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mAtlAB矩阵最大特征值

在matlab中,可以用eig函数计算矩阵的特征值和特征向量。举例如下: >> a = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9] % 原始数据矩阵a = 1 2 3 4 5 6 7 8 9>> [V, D] = eig(a) % 特征值分解,其中V的每一列表示矩阵a的一个特征向量,D是一个对角矩阵,对角...

a=[1 1/4;4 1] a = 1.0000 0.2500 4.0000 1.0000 >> [v,d]=eig(a) v = 0.2425 -0.2425 0.9701 0.9701 d = 2 0 0 0 按照这道题的计算过程算就可以了,eig是求特征值和特征向量命令,v是特征向量,是列向量,d是特征值矩阵,主对角线元素就是特征...

使用eig命令,把你的矩阵写成: a=[1 1/5 1/3 3 3 2; 5 1 3 7 6 6; 3 1/3 1 4 4 3; 1/3 1/7 1/4 1 1/2 1/3; 1/3 1/6 1/4 2 1 1/2; 1/2 1/6 1/3 3 2 1; ]; benzhen=eig(a) max(benzhen)%最大本征值 %然后以此类推

>> A=[1, 1/3,1/3,1/5,1/9; 3, 1, 1, 1/2,1/3; 3, 1, 1, 1/2,1/3; 5, 2, 2, 1, 1/2; 9, 3, 3, 2, 1]; [x,lumda]=eig(A); r=abs(sum(lumda)); n=find(r==max(r)); max_lumda=lumda(n,n) max_x=x(:,n) 输出结果: max_lumda = 5.0097 max_x = 0.087...

a = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 >> eig(a) ans = 15.0000 4.8990 -4.8990

MATLAB求矩阵A的特征值只需要一条语句: [V,D] = eig(A) 其中D是一个对角矩阵,对角线上的元素是特征值,V的每一列就是对应的归一化特征向量。 norm(x,2)是求向量x的欧几里得长度,实际上就是向量x各个元素平方和然后开方。 运行不了估计是v或...

matlab具体代码如下: >>clc; >>clear; >>close; >>A=[3,-1,-2;2,0,-2;2,-1,-1]; >>[X,B]=eig(A) 代码中最后一行指的是求矩阵A的特征值和特征向量,其中B的对角线元素是特征值,而X的列即为相应的特征向量。 扩展资料: 求特征值: 描述正方形矩...

%输入待求的矩阵A A=[1 2 1/2 1]; [v,d]=eigs(A); %最大特征值 tbmax=max(d(:)); %得到行数和列数 [m,n]=size(v); %将特征向量标准化 sum = 0; for i=1:m sum = sum + v(i,1); end tbvector = v(:,1); for i=1:m tbvector(i,1)= v(i,1)/sum; end...

[V,D]=eig(A); %V特征值,D特征向量; tz=max(D);%最大特征值 [max_column,index_row] = max(D);%最大特征值所在位置 a=V(:,index_row(2))对应特征向量

将参数设为syms符号变量,直接写到矩阵里,再用eig函数求特征值就行了 例: syms r; A=[1,1+r;1-r,1]; [v d]=eig(A) 求出特征值 d = [ 1 - (1 - r^2)^(1/2), 0] [ 0, (1 - r^2)^(1/2) + 1]

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