1.定义: 设A是n阶矩阵,如果数λ和n维非零向量x使关系式

(1)

成立,那么,这样的数λ称为矩阵A的特征值,非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量(1)式还可以写为:

(2)

如果想求出矩阵对应的特征值和特征向量就是求式(2)的解了

2.特征值和特征向量的相关函数

(1)eig(A):求包含矩阵A的特征值的向量

>> A=[3 -1;-1 3];
eig(A)%求包含矩阵A的特征值的向量ans =24

(2)[X,D]=eig(A):产生一个矩阵A的特征值在对角线上的对角矩阵D和矩阵X,它们的列是相应的特征向量,满足 AX=XD。为了得到有更好条件特征值的矩阵,要进行相似变换。
(3)[T,B]=balance(A):找到一个相似变换矩阵T和矩阵B,使得它们满足B=T-AT;B是用命balance求得的平衡矩阵。
(4)eig(A, "nobalance'):不经过平衡处理求得矩阵 A 的特征值和特征向量,也就是不进行平衡相似变换。
(5)eigs(A):返回一个由矩阵A的部分特征值组成的向量,和 eig命令一样,但是不返回全部的特征值。如果不带有参量,则计算出最大的特征值。当计算所有特征值时,如果矩阵A的秩不小于6,则计算出6个特征值。
(6)eigs(f,n):求出矩阵A 的部分特征值。在使用一个矩阵列的线性运算符时,字符串f中包含的是M文件的文件名,n指定问题的阶次。用这种方法来求特征值比开始就用运算符来求要快。
(7)eigs(A,B,k,sigma):求矩阵A的部分特征值,矩阵B的大小和A相同;如果没有给B=eye(size(A)),那么k就是要计算的特征值的个数;如果k没有给出,就用小于6的数或者A的秩。
变量sigma是一个实数或者复数的移位参数,或者下列文本字符串中的一个,文本字符串指明的是特征值的属性:“Im”为最大的特征值,“sm”为最小的特征值,“lr”为最大的实数部分,“sr”为最小的实数部分,“be”为同时求得最大和最小的实数部分。
(8)condeig(A):返回一个由矩阵A的特征值条件数组成的向量。
(9)[V,D,s]=condeig(A):返回[V,D]=eig(A)和s=condeig(A)。

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