matlab计算 5
A=1-12-1-113-22310-1-201求行列式,逆矩阵,特征值,特征向量...
A= 1 -1 2 -1
-1 1 3 -2
2 3 1 0
-1 -2 0 1 求行列式,逆矩阵,特征值,特征向量 展开
-1 1 3 -2
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行列式det(A)
逆矩阵inv(A)
d = eig(A) %求矩阵A 的特征值d,以向量形式存放d。
d = eig(A,B) %A、B 为方阵,求广义特征值d,以向量形式存放d。
[V,D] = eig(A) %计算A 的特征值对角阵D 和特征向量V,使AV=VD 成立。
[V,D] = eig(A,'nobalance') %当矩阵A 中有与截断误差数量级相差不远的值时,
该指令可能更精确。'nobalance'起误差调节作用。
[V,D] = eig(A,B) %计算广义特征值向量阵V 和广义特征值阵D,满足
AV=BVD。
[V,D] = eig(A,B,flag) % 由 flag 指定算法计算特征值D 和特征向量V,flag 的
可能值为:'chol' 表示对B 使用Cholesky 分解算法。'qz' 表示使用QZ
算法。
逆矩阵inv(A)
d = eig(A) %求矩阵A 的特征值d,以向量形式存放d。
d = eig(A,B) %A、B 为方阵,求广义特征值d,以向量形式存放d。
[V,D] = eig(A) %计算A 的特征值对角阵D 和特征向量V,使AV=VD 成立。
[V,D] = eig(A,'nobalance') %当矩阵A 中有与截断误差数量级相差不远的值时,
该指令可能更精确。'nobalance'起误差调节作用。
[V,D] = eig(A,B) %计算广义特征值向量阵V 和广义特征值阵D,满足
AV=BVD。
[V,D] = eig(A,B,flag) % 由 flag 指定算法计算特征值D 和特征向量V,flag 的
可能值为:'chol' 表示对B 使用Cholesky 分解算法。'qz' 表示使用QZ
算法。
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