在Matlab中数值查找广义特征向量
我有一个像这个例子这样的矩阵(我的实际矩阵可能更大) A = [-1 -2 -0.5; 0 0.5 0; 0 0 -1]; 只有两个线性独立的特征值(重复特征值-1).我想使用广义特征向量来获得完整的基础.我知道如何执行此操作的一种方法是使用Matlab中的 jordan 函数符号数学工具箱，但是我更喜欢为数字输入设计的东西(实际上，有两个输出，对于
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eigenvector相关内容
特征值和特征向量Matlab
我有一个矩阵A A = [ 124.6,95.3,42.7 ; 95.3,55.33,2.74 ; 42.7,2.74,33.33 ] 特征值和向量: [V,D] = eig(A) 如何显示特征值相互垂直?我已经尝试过，如果特征值的点积为零，这表明它们是相互垂直的，但是如何在MATLAB中计算呢?我尝试了以下代码 transpose(diag(D)) * diag(D)
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R和MATLAB返回不同的特征向量
我遗漏了一些明显的东西，但是这里有: 在R中， dput(M) structure(c(-2.77555756156289e-16, 9.63770703841896e-16, 0, 9.63770703841896e-16, 10.6543192562307, 4.11228781751498e-14, 0, 4.11228781751498e-14, 275.591724761
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Matlab和Numpy之间的本征向量输出冲突
我正在Matlab和Numpy中计算特征向量，但是得到的结果却不同.我的印象是给定矩阵只有一组特征向量，但是这两个输出似乎都是有效的. 这是我的matlab代码: m = [ 1.4675 + 0.0000i 0.1669 + 1.2654i; 0.1669 - 1.2654i 1.3085 + 0.0000i] [eig_vec,eig_val] = eig(
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C ++线性代数库armadillo:如何使用eig_pair获得与Matlab中的eig函数相同的结果?
我尝试使用eig_pair对具有相同大小的一对一般密集方矩阵A和B进行特征分解，使得A * eigvec = B * eigvec * diagmat(eigval)，但结果与Matlab函数图.例如: A= [1,2;3,4] B=[2,4;5,8] 在Matlab中: [u,v] = eig(A,B) 结果: u = -1.0000 -0.0000
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"eig"和"eigs"有什么区别?
我为此进行了很多搜索，但是找不到关于"eig"和"eigs"这两种方法有何不同的答案.从它们接收到的特征值和特征向量之间有什么区别? 解决方案 他们使用不同的算法，针对不同的问题和不同的目标量身定制. eig是一个很好的，快速的，通用的特征值/向量求解器.当您的矩阵具有适合内存的实际大小，并且需要所有特征值/向量时，则适合使用此方法.稀疏矩阵在eig中根本不起作用. Eigs是
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如何计算2 ^ n模1000000007，n = 10 ^ 9
什么是最快的计算方法，我看到有些人使用矩阵，当我在互联网上搜索时，他们谈论了特征值和特征向量(对这些东西一无所知).递归方程 f(n)=(2 * f(n-1))+ 2，并且f(1)= 1 n可能高达10 ^ 9 .... 我已经尝试使用DP，最多存储1000000个值并使用常见的快速幂运算方法，但都超时了 我通常在这些模数问题中比较弱，需要计算较大的值 解决方案 f(n) = (2*f(n
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numpy-模态矩阵和对角特征值
我在Python Numpy中编写了一个简单的线性代数代码，通过计算$ M ^ {-1} .A.M $(M是模态矩阵)来计算特征值的对角线. 这是代码: import numpy as np array = np.arange(16) array = array.reshape(4, -1) print(array) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [
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numPy中的意外特征向量
我看到了这个问题，它与我的尝试有关用numPy计算Python中的主导特征向量. 我试图计算n x n矩阵的主导特征向量，而不必陷入太多繁重的线性代数.我对行列式，特征值，特征向量和特征多项式进行了粗略的研究，但我宁愿依靠numPy实现来查找特征值，因为我相信它比我自己的方法更有效. 我遇到的问题是我使用了以下代码: markov = array([[0.8,0.2],[
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光谱聚类
首先，我必须说我是matlab(和这个站点...)的新手，所以请原谅我的无知. 我正在尝试在matlab中编写一个函数，该函数将使用“光谱聚类"将一组点分成两个聚类. 我的代码如下 function Groups = TrySpectralClustering(data) dist_mat = squareform(pdist(data)); W= zeros(length(
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快速有效地计算已知特征值的特征向量
我的问题的简短版本: 如果我们已经知道属于特征向量的特征值，那么为矩阵A计算特征向量的最佳方法是什么? 详细说明: 我有一个大的随机矩阵A，因为它是随机的，所以具有非负的左特征向量x(即A^Tx=x). 我正在寻找一种快速有效的数值计算此向量的方法. (最好在MATLAB或numpy/scipy中使用-由于这两种方法都围绕ARPACK/LAPACK，所以任何一种都可以).
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Matlab和Python采取的特征向量的符号差异
您能否解释一下为什么某些本征矢量(2-4)存在符号差异?这种差异是否会影响进一步计算中的进一步计算，例如降维? Matlab: N = 5000; dataA = rand(N,5); covA = cov(dataA); %covA = dataA*dataA'/(length(dataA)-1); covA = covA + eps.*eye(size(covA)); [~,pA]
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MATLAB中的特征值
在MATLAB中，当我对对称矩阵运行命令[V,D] = eig(a)时，最大特征值(及其关联的矢量)位于最后一列.但是，当我使用非对称矩阵运行它时，最大特征值在第一列中. 我正在尝试计算特征向量中心性，这要求我计算与最大特征值相关的特征向量.因此，最大特征值出现在两个不同的位置这一事实使我很难找到解决方案. 解决方案 您只需要在D中找到最大特征值的索引，就可以使用函数 MAX 以获得
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MATLAB中的幂法
我想实施幂方法来确定主导特征值和MATLAB中矩阵的特征向量. 这是我到目前为止写的: %function to implement power method to compute dominant %eigenvalue/eigenevctor function [m,y_final]=power_method(A,x); m=0; n=length(x); y_final=zero
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我们可以从矩阵中获得特征向量的不同解决方案吗?
我的目的是找到矩阵的特征向量.在Matlab中，有一个[V,D] = eig(M)通过使用:[V,D] = eig(M)来获取矩阵的特征向量.另外，我使用网站 WolframAlpha 仔细检查了结果. 我们有一个名为M的10X10矩阵: 0.736538062307847 -0.638137874226607 -0.409041107160722 -0.22111506039
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Matlab eig是否总是返回排序后的值?
我在Matlab上使用了一个函数 [V,D] = eig(C); 我看到V和D总是按升序排序.总是喜欢这样吗?还是应该在得到V和D值之后对它们进行排序? 解决方案 V不会以任何顺序排序，只是要与关联的特征值的顺序相对应.但是也许你不是那个意思. 特征值TEND按降序排列，但这一点不能保证.它们之所以井然有序，是因为最大的趋向于从最上面的算法中滴出来.艾格(Eig)最终没有保
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MATLAB eig有时会返回反向符号
我正在尝试编写一个程序，该程序可以获取任意大小的矩阵A，然后SVD对其进行分解: A = U * S * V' 其中A是用户输入的矩阵，U是由A * A'的特征向量组成的正交矩阵，S是具有奇异值的对角矩阵，并且V是正交矩阵A' * A的特征向量. 问题是:MATLAB函数eig有时会返回错误的特征向量. 这是我的代码: function [U,S,V]=badsvd(A
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Jama的特征值分解函数问题
当我使用 matrix.eig（）时，我得到了一个错误的特征向量（也通过多次运行检查以确定）。矩阵是： 1.2290 1.2168 2.8760 2.6370 2.2949 2.6402 1.2168 0.9476 2.5179 2.1737 1.9795 2.2828 2.8760 2.5179 8.8114 8.6530 7.3910 8.1058 2.6370 2.173
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在python中计算图像的特征向量
我正在尝试将2D高斯拟合到图像中。噪音非常低，所以我的尝试是旋转图像，使两个主轴不共同变化，找出最大值并计算两个维度的标准偏差。选择的武器是python。 但是我一直在寻找图像的特征向量 - numpy.linalg.py 假设离散数据点。我想过将这个图像作为一个概率分布，对几千个点进行采样，然后根据该分布计算特征向量，但我确信必须有一种找到特征向量的方法（即，半主和半 - 直接来自该图像的
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如何使用通过PCA获得的特征向量来重新投影我的数据？
我在100张图片上使用PCA。我的训练数据是 442368x100 double 矩阵。 442368是特征，100是图像的数量。这是我找到特征向量的代码。 [rows，cols] = size（training）; maxVec = rows; maxVec = min（maxVec，rows）; train_mean = mean（training，2）; A = tr
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