Matlab中对称矩阵的特征分解(A = V.D. V^-1)
eigendecomposition(A = V.D. V^-1) of symmetric matrix in Matlab
嗨
我想在 matlab 中计算对称矩阵 A 的 eig 分解。假设 A = V.D。 V^-1(标准形式).
我检查了 eig(A)
和 svd(A)
但是 svd
给我 A = U.s.V 其中 U 和 V 不是正交的 (U.V != I) .
并且 eig(A)
也存在大致相同的问题
有什么方法可以在 Matlab 中找到标准形式吗?
非常感谢您的解决方案。
如果eig(A)
计算可逆V
,你可以使用
Vinv=V^(-1);
.
这样你就得到了
A= V * D * Vinv
建议你先看文献,再进一步或再问。
http://www.netlib.org/lapack/lug/node31.html
相应的书还可以,一般概述的一篇非常好的论文是 "Eigenvalue computation in the 20th century"。
嗨
我想在 matlab 中计算对称矩阵 A 的 eig 分解。假设 A = V.D。 V^-1(标准形式).
我检查了 eig(A)
和 svd(A)
但是 svd
给我 A = U.s.V 其中 U 和 V 不是正交的 (U.V != I) .
并且 eig(A)
有什么方法可以在 Matlab 中找到标准形式吗?
非常感谢您的解决方案。
如果eig(A)
计算可逆V
,你可以使用
Vinv=V^(-1);
.
这样你就得到了
A= V * D * Vinv
建议你先看文献,再进一步或再问。 http://www.netlib.org/lapack/lug/node31.html 相应的书还可以,一般概述的一篇非常好的论文是 "Eigenvalue computation in the 20th century"。