matlab 特征向量 虚数

这有个我们以前的MATLAB幂法求特征值和特征响量的程序：[maxnorm.m]functiont=maxnorm(a)%求数列中按模最大的分量n=length(a);t=0;fori=1:nifab

[V,D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量.

[B,C]=eig(A);d=1;n=C(1,1);form=2:length(C)if(C(m,m)>n)d=m;n=C(m,m);endendC(d,d)B(:,d)

k=0;B=[];C=[];m=0;forXc=0.85:0.4575:10k=k+1;A=[-4179/1431738009/28634-6558011107873165*2^(-61)064744

A=[1741;1/711/21/7;1/4211/4;1741];>>[mn]=eig(A)m=0.6924-0.70710.6653-0.0000i0.6653+0.0000i0.0957-0.0

例：a=[123456789]在命令窗口输入：[v,d]=eig(a),的以下结果：v=-0.2404-0.67470.5185-0.5469-0.2339-0.7890-0.80190.70010.

F=[2 -2 2; -2 -1 4; 2 4 -1][P,Q]=eig(F)

clc;clear;close;>>A=[3,-1,-2;2,0,-2;2,-1,-1];>>[X,B]=eig(A)%求矩阵A的特征值和特征向量,其中B的对角线元素是特征值,%X的列是相应的特征向量

请使用命令helpeig

A=sym('[11/51/31/3;5155;31/511/3;31/531]')A=[1,1/5,1/3,1/3][5,1,5,5][3,1/5,1,1/3][3,1/5,3,1]>>[V,D]=

用[d,v]=eig(A)就可以了如:>>A=[1,2;3,4]A=1234>>[d,v]=eig(A)d=-4216/5113-250/601671/1186-1736/1909v=-736/197

A=[1,3,5,7,5;1/3,1,2,3,2;1/5,1/2,1,3,1;1/7,1/3,1/3,1,1;1/5,1/2,1,1,1];[C,B]=eig(A);[d,e]=max(B);%b是特

输入：x=[15133;1/51642;11/6134;1/31/41/312;1/31/21/41/21]eig(x)输出：ans=6.3156-0.5309+2.7527i-0.5309-2.75

A=[121461/211/2231/221111/41/21111/61/3111];[x,lumda]=eig(A);r=abs(sum(lumda));n=find(r==max(r));max

其中v为特征向量,d为对应的特征值（按列）>>A=[1335;1/311/51/3;1/3513;1/531/31]A=1.00003.00003.00005.00000.33331.00000.20

用eig就可以了.特征多项式是poly.转为一般形式是poly2sym.a=magic(5),%产生一个魔方阵;[v,d]=eig(a),计算特征向量与特征值;ap=poly(a),计算特征多项式;a

利用matlab提供的函数eig；特征值为6.0248-0.0124+0.3863i-0.0124-0.3863i-0.00000.00000.0000对应第一个特征向量为：0.08260.57820

艹,我也遇到过这个问题.这样搞：[VD]=eig(A);%V是特征向量D=eig(A);%我喜欢用向量的形式表示特征值[D_sortD_index]=sort(D,'descend');%排序,D_s

e=max(eig(A));%最大特征值v=null(A-e*eye(length(A)));%e对应特征向量v1=v./norm(x,2);%归一化

特征向量和特征值里面有复数很正常啊,并没有什么问题.如果你的矩阵是实数矩阵,那么复数特征值一定会以共轭形式成对出现,复数特征向量也是成对的.[V,D]=eig(A),D是特征值,V的各列是对应的特征向