eig分解唯一吗

唯一性显然是不可能的首先即便是非奇异矩阵也不能保证LU分解的存在性,比如0110当然,你可以把存在性作为条件,试图证明如果存在则唯一.不过即便存在LU分解,也可以有很大的调整余地,因为LU=(LD)(

例子：已知,x^2-y^2=713同时,其根为整数,要求x,y因为713=1*713=31*23那么可知.对上面的等式可作如下分解有：x+y=713x-y=1或者x-y=713x+y=1或者x+y=3

matlab求出的都是归一化之后的特征值.即其模为1.如B=[12;21],-1对应的特征向量为[1,-1]',3对应的为[1,1]'.将[1,-1],[1,1]'都除以sqrt(2)就是matlab

是的.分离能分解尿素的细菌时,要以尿素作为选择培养基的唯一氮源,同时要提供糖类为碳源.

不要求可逆的,分解唯一的条件是顺序主子式从1到n-1阶都不能等于0,这样可以保证LDR分解唯一,也就是Doolittle分解唯一,至于算法,最快的是数学软件,手算的话,建议观察逐步推进,没有其他捷径.

充要条件：A的所有顺序主子阵都是非奇异的这样才能保证每一步Gauss消去主元非零,否则就要使用选主元的Gauss消去法:PAQ=LU因为你所给的矩阵是奇异矩阵你可以自己分分看你给的那个矩阵,不经过选主

设矩阵A是n阶方阵,那么如果A的1到n-1阶主子式都非零,那么矩阵A存在LU分解.如果矩阵A存在LU分解且A非奇异,那么LU分解唯一.详见Golub和VanLoan的MatrixComputation

设对称正定阵A=LL^T=GG^T是A的两个Cholesky分解,L和G都是下三角阵.在LL^T=GG^T中左乘G^(-1),右乘L^(-T),得G^(-1)L=G^TL^(-T)=(L^(-1)G)

矩阵理论书上有证明哈：若A=LU=L'U',因为A可逆,则等式中矩阵都可逆则inv（L）L‘=Uinv（U’）又是上三角阵又是下三角阵【inv（）是矩阵的逆.】则inv（L）L为单位阵,则L=L‘,同

eal(V)再问：这是取实数部分而已。我想要的是除去复数解再答：找满足fabs(V)=fabs(real(V))的不就是实数部分吗？

A=[-53;100-301];[VD]=eig(A);lambda=diag(D);C=V\[50;100];t=linspace(0,1,1000)';y1=C(1)*V(1,1)*exp

向量的分解是由向量的加法的定义用纯几何的方法推出的.至于k1,k2的存在唯一性也是用几何的方法得到的.

根据平行四边形定则可知，如果力的分解唯一的，则以合力F为邻边的平行四边形定则只有一个，或只能画出一个三角形，根据以上分析可知，已知一个力的大小和方向或已知两个力的方向，力F的分解是唯一的，所以BC正确

应该是复数时候用eigs,实数时候用eig吧!具体到稀疏矩阵可能也有差别,help里提到的是：d=eig(A)returnsavectoroftheeigenvaluesofmatrixA.返回的D是

不能.多元一次方程往往有无数个解.况且你还可能不是一次的.

eig函数为求方阵的特征值和特征向量的函数,肯定需要方阵是已知的值,不能求未知的方阵.再问：按道理讲，这里就是一个运算啊~利用符号算，应该可以啊。。。再答：不行的，难道你见过求符号的特征值的？怎么可能

是唯一的你画图来就明白了用平行四边形定则

Hermite正定阵有Cholesky分解A=LL^H,其中L是对角元为正数的下三角阵,这个分解是唯一的再问：假如这个矩阵是实矩阵，有对称正定性，那么一定能进行Cholesky分解吗？分解的三角阵是实

线性代数中,特征分解（Eigendecomposition）,又称谱分解（Spectraldecomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法.需要注意只有对可对角化矩阵

SVD这是线性代数现在的重中之重,相比之前,约旦标准型的光辉岁月已经退去了、SVD中文叫奇异值分解.线性代数里面X'X矩阵是非常重要的矩阵因为既保留了X的所有信息又把这种信息的载体优化了,具备了很好的