matlab求矩阵特征值与特征向量介绍

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1、使用matlab求矩阵的特征值和特征向量介绍[v,d]=eig(A);A为你的矩阵,V为特征向量矩阵,D为特征值矩阵,然后对D求最大值即可得最大特征根![V,D]=EIG(X)producesadiagonalmatrixDofeigenvaluesandafullmatrixVwhosecolumnsarethecorrespondingeigenvectorssothatX*V=V*D. V是特征向量,D是特征值实例:矩阵: 12/37/37/3 3/213/23/2 3/72/313/2 3/72/32/31 >>formatrat >>A=[12

2、/37/37/3 3/213/23/2 3/72/313/2 3/72/32/31] A= 12/37/37/3 3/213/23/2 3/72/313/2 3/72/32/31 >>[V,D]=eig(A) V= 1793/2855504/3235-146/235i504/3235+146/235i1990/4773 670/1079-3527/5220-3527/5220-509/959 4350/119891160/4499+287/3868i1160/4499-287/3868i-350/647 838/2819181/3874+1179/485

3、2i181/3874-1179/4852i1238/2467 D= 810/197000 0-93/4229+455/674i00 00-93/4229-455/674i0 000-149/2201 如何归一化求权重呢?>>a=[135;1/313;1/51/31]a=      1.0000      3.0000      5.0000      0.3333      1.0000      3.0000      0.2000      0.3333      1.0000>>[V,D]=eig(a)V=     0.9161          

4、     0.9161              0.9161               0.3715              -0.1857+0.3217i   -0.1857-0.3217i     0.1506              -0.0753-0.1304i   -0.0753+0.1304iD=     3.0385                    0                    0                    0              -0.0193+0.3415i          0       

5、             0                    0              -0.0193-0.3415i**************************************************************************>>a=[1248668;1/2126448;1/41/214246;1/81/61/41224;1/61/41/21/2114;1/61/41/41/2112;1/81/81/61/41/41/21]a=     1.0000     2.0000     4.0000     8

6、.0000     6.0000     6.0000     8.0000     0.5000     1.0000     2.0000     6.0000     4.0000     4.0000     8.0000     0.2500     0.5000     1.0000     4.0000     2.0000     4.0000     6.0000     0.1250     0.1667     0.2500     1.0000     2.0000     2.0000     4.0000     0.1667

7、     0.2500     0.5000     0.5000     1.0000     1.0000     4.0000     0.1667     0.2500     0.2500     0.5000     1.0000     1.0000     2.0000     0.1250     0.1250     0.1667     0.2500     0.2500     0.5000     1.0000>>rats(a)ans=        1              2              4        

8、      8              6              6   

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