V = 0.7276 -0.5774 0.6230 0.4851 -0.5774 -0.2417 0.4851 -0.5774 0.7439 D = 1.0000 0 0 0 0.0000 0 0 0 1.0000 D为特征值，V为每个特征值对应的特征向量特征向量归一化 V = 0.8685 0.4779 0.1315 ...
求特征值 >> A=[3 -1 -2;2 0 -2;2 -1 -1 ] A = 3 -1 -2 2 0 -2 2 -1 -1 >> [V,D]=eig(A) V = 0.7276 -0.5774 0.6230 0.4851 -0.5774 -0.241 7 0.4851 -0.5774 0.7439 D = 1 .0000 0 0 0 0.0000 0 0 0 1 .0000 D 为特征值, V 为每个特征值对应的特征向量 特征向量...
求特征值 A=[3 -1 -2;2 0 -2;2 -1 -1] A = 3 -1 -2 2 0 -2 2 -1 -1 [V,D]=eig(A) V = 0.7276 -0.5774 0.6230 0.4851 -0.5774 -0.2417 0.4851 -0.5774 0.7439 D = 1.0000 0 0 0 0.0000 0 0 0 1.0000 D为特征值,V为每个特征值对应的特征向量特征向量归一化 V = 0.8685 ...
2 -1 -1A = 3 -1 -2 2 0 -2 2 -1 -1>> V,D=eig(A)V = 0.7276 -0.5774 0.6230 0.4851 -0.5774 -0.2417 0.4851 -0.5774 0.7439D = 1.0000 0 0 0 0.0000 0 0 0 1.0000D为特征值,V为每个特征值对应的特征向量特征向量归一化V = 0.8685 0.4779 0.1315>> S=V/sum(V)S = 0.5877 0.32340....
max_x_c=x(:,n); %最大特征根的对应的特征向量 max_x_c_1=max_x_c/norm(max_x_c) %归一化 得到结果:=== max_lumda_c = 3.0142 max_x_c_1 = 0.4877 0.1099 0.8661 === 和为1，将最后一句改为：max_x_c_1=max_x_c/sum(max_x_c)...
最大的特征值为: tbmax = 5.6199 最大的特征值对应的特征向量为(标准化后的): tbvector = 0.0593 0.1072 0.1688 0.6364 0.0284 输入的矩阵为: A = 1.0000 0.2500 0.2000 0.1111 7.0000 4.0000 1.0000 1.0000 0.1429 5.0000 5.0000 1.0000 1.0000 0.1111 7.0000 9.0000 7.0000 9.0000 1.0000 9.0000 7.0000 0.2000 ...
系统标签: 特征值 向量 matlab 特征 程序 sum 求特征值 >>A=[3-1-2;20-2;2-1-1] A= 3-1-2 20-2 2-1-1 >>[V,D]=eig(A) V= 0.7276-0.57740.6230 0.4851-0.5774-0.2417 0.4851-0.57740.7439 D= 1.000000 00.00000 001.0000 D为特征值,V为每个特征值对应的特征向量特征向量归一化 V= 0.8685 ...