如何将矩阵的复特征值按虚部在倍频程中的升序进行标注？
将矩阵的复特征值按虚部在倍频程中的升序进行标注的方法如下：
- 首先，计算矩阵的特征值和特征向量。可以使用线性代数库或数值计算软件来实现这一步骤。
- 对于每个特征值，提取其虚部。
- 将虚部按照倍频程中的升序进行排序。倍频程是指将虚部的范围划分为多个区间，每个区间的上界是前一个区间的上界的两倍。例如，如果虚部的范围是[-10, 10]，则倍频程可以划分为[-10, -5]、[-5, -2.5]、[-2.5, -1.25]、[-1.25, -0.625]、[-0.625, 0]、[0, 0.625]、[0.625, 1.25]、[1.25, 2.5]、[2.5, 5]、[5, 10]。
- 对于每个特征值的虚部，确定其所属的倍频程区间。
- 根据倍频程区间的升序，对特征值进行标注。可以使用数字、字母或其他符号来表示标注。
以下是一个示例：
假设矩阵的特征值为[2+3i, -1-2i, 4+5i, -3+4i]。
- 计算特征值和特征向量。
- 提取特征值的虚部，得到[3, -2, 5, 4]。
- 将虚部按倍频程中的升序进行排序，得到[-2, 3, 4, 5]。
- 确定每个虚部所属的倍频程区间，例如[-2]属于[-2.5, -1.25]区间，[3]属于[2.5, 5]区间，[4]属于[2.5, 5]区间，[5]属于[5, 10]区间。
- 对特征值进行标注，例如[-1-2i]可以标注为[-1-2i, A]，其中A表示[-2.5, -1.25]区间。
这样，就完成了将矩阵的复特征值按虚部在倍频程中的升序进行标注的过程。
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当使用函数eig(a)时，Octave似乎不会以任何特定的顺序对复特征值进行排序(而对于实特征值，Octave按升序存储特征值及其特征向量)。 我需要按照矩阵虚部的升序对矩阵的复特征值(以及它们各自的特征向量)进行排序。有没有什么内置的例程可以做到这一点？ 如果没有，如何实现？
浏览 19提问于2020-08-06得票数 0
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我生成了1000个2x2矩阵，其元素是介于-10到10之间的随机数。
我提供了到目前为止的密码。
但我不确定这是否是正确的代码，以确定我的特征值列表是否复杂。然后，对于每个矩阵，我必须确定系统是否是一个稳定的节点(两个特征值都是实的和负的)；不稳定的节点(两个特征值都是实的和正的)；鞍座(两个特征值都是正的，另一个是负的)；稳定的焦点(复特征值和负的实部)；不稳定焦点(复特征值和正实部)；或者中心(虚的特征值，实部是零的)。
我也设置了计数器，但不确定如何合并它们。当我输入代码时，什么都不会出现。
M=lapply(1:1000, function(z) matrix(runif(1000,m
浏览 0提问于2019-05-20得票数 1
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复矩阵线性方程组的求解
、、、
我有一个ax=b形式的线性方程，其中b是复矩阵，a是实矩阵。我期望解x是一个复向量。在尝试numpy.linalg.solve(a,b)函数时，我会收到以下警告：
ComplexWarning:将复数转换为实值丢弃虚设部分
我如何解这个方程来保持复数？
浏览 2提问于2021-12-03得票数 0
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假设我有一个实对称矩阵，我想用提取k个最大特征向量。
我知道我可以用代替，但这不是我问题的重点。我读到他们使用，eigs的文档显式地声明为“最大震级”，这似乎意味着特征值将按绝对值排序，特别是因为显然是特征向量/值的符号。
然而，我也读到，应该根据特征值的排序进行，使用sort(diag(D))；这里没有绝对值(也没有关于矩阵正性的假设)。
我认为后一篇文章是错误的，或者Matlab的eigs文档在使用“最大震级”一词时是错误的或具有误导性，对吗？或者他们都是对的，我误解了什么？
为了澄清，“最大”特征向量应该按照绝对特征值进行排序，对吗？
浏览 5提问于2016-12-15得票数 0
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我在一个相似矩阵上运行光谱聚类，这个矩阵是1000*1000。我的相似性矩阵如下：
matrix([[0.000, 0.031, 0.030, ..., 0.850, 0.867, 0.838],
[0.031, 0.000, 0.005, ..., 0.780, 0.805, 0.781],
[0.030, 0.005, 0.000, ..., 0.803, 0.823, 0.795],
...,
[0.850, 0.780, 0.803, ..., 0.000, 0.024, 0.008],
[0.867, 0
浏览 3提问于2020-04-20得票数 1
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我试图计算这个矩阵的特征向量和特征值
import numpy as np
la = 0.02
mi = 0.08
n = 500
d1 = np.full(n, -(la+mi), np.double)
d1[0] = -la
d1[-1] = -mi
d2 = np.full(n-1, la, np.double)
d3 = np.full(n-1, mi, np.double)
A = np.diagflat(d1) + np.diagflat(d2, -1) + np.diag(d3, 1)
e_values, e_vectors = np.linalg.eig(A)
如
浏览 4提问于2020-05-18得票数 7
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我对C语言有基本的了解。我知道循环结构，数组和控制语句。突然之间，我需要知道如何使用GSL库( C language )对Hermitian矩阵进行对角化。安装GSL并不是一个问题。但我想知道如何将它用于这一特定目的。我现在正在阅读GSL手册，但是一个简洁而准确的答案将是非常感谢的？
浏览 2提问于2014-11-04得票数 0
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蟒蛇最小二乘拟合的约束
、、、、
我想从最小二乘的意义上解决以下问题：
H = dot(A, B) + dot(A.conj(), C)
其中，复矩阵H，B和C已知。正在搜索剩余的复矩阵A (及其复共轭)。
我尝试用(Python) numpy函数计算它：
x, res, r, singval = np.linalg.lstsq(np.vstack((B, C)), H)
然而，结果并不是我想要的形状(-> array((A, A.conj()))。
我怎么才能解决这个问题？
浏览 2提问于2015-07-11得票数 2
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我正在尝试计算一个3x3厄米矩阵(名为coh)的特征值和特征向量。这是我使用的matlab代码，
coh = [0.327064707875252 + 0.00000000000000i -0.00770057737827301 + 0.0178948268294334i -0.00368526462214552 - 0.00615056270163515i
-0.00770057737827302 - 0.0178948268294334i 0.0122797042131420 + 0.00000000000000i -0.000822583499745789 + 0.00029
浏览 1提问于2019-10-01得票数 0
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我正在使用线图在枕得到一个155X156矩阵的方程值和特征向量。然而，与矩阵相比，特征值的阶数似乎是随机的。我希望第一个特征值对应于矩阵中的第一个数。请看我的例行公事。我正在第一次读取一个文件，其中包含像这样的所有浮点数( 1_1o.dat)
2533297.650278 -2373859.531153
37695.845843 425449.129032
然后我将它们作为数组来读取。
[2533297.650278, -2373859.531153, 37695.845843, 425449.129032...]
然后重塑为156X156矩阵。我
浏览 8提问于2015-10-09得票数 2
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我有一个函数，它输出复特征值的向量。它只需要一个参数，rho。我需要找到一个rho，它的复特征值位于虚轴上。换句话说，真实的部分必须是0。
当我运行fzero()时，它会引发以下错误
要转换为逻辑标量值，才能使用操作符操作数。
而fsolve()简单地解决了虚部= 0，这正是我想要的oposite。
这是我写的函数
function lambda = eigLorenz(rho)
beta = 8/3;
sigma = 10;
eta = sqrt(beta*(rho-1));
A = [ -beta 0 eta;0 -sigma sigma;-eta rho -1];
y = [rh
浏览 1提问于2017-01-06得票数 1
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我有一张1024x704x256的图像，我已经将它重新组织成一个2D矩阵。每行代表一个能量通道，每列代表一个像素。我正在执行PCA以减少代码中的波段数：
A=A-repmat(mean(A,2),1,size(A,2));
[V, D] = eig(cov(A'));
Evalues = diag(D);
pc = V * A;
其中A=mean调整了2D数据集、特征向量的V=matrix和特征值的D=matrix。
我的问题是，V和D的输出(使用eigs或eig)自动按升序排列。我以前在较小的数据集上使用这些函数时没有遇到过这个问题。我需要知道哪些向量/值对对应于矩阵
浏览 0提问于2012-08-11得票数 0
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我有稀疏矩阵A，通过将它的虚部设置为零，需要将它转换为复稀疏矩阵。
A = sprand(3,3,0.5);
A_c = complex(A,0);
然而，这给我带来了一个错误，即A应该是满的。
使用复杂错误
实际输入A必须是数字的、真实的和完整的。
有什么办法可以实现这一点吗？
浏览 4提问于2017-02-14得票数 2
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我试图计算符号复矩阵M的特征值，其大小为3x3。在某些情况下，eigenvals()工作得非常完美。例如，以下代码：
import sympy as sp
kx = sp.symbols('kx')
x = 0.
M = sp.Matrix([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])
M[0, 0] = 1.
M[0, 1] = 2./3.
M[0, 2] = 2./3.
M[1, 0] = sp.exp(1j*kx) * 1./6. + x
M[1, 1] = sp.exp(1j*kx) * 2./3.
M[1, 2] = s
浏览 3提问于2017-09-22得票数 6
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我从MyMat.eigenvals().keys()从sympy获得了这个矩阵(这是4D雅可比矩阵的特征值)：
egV = [5728761814608399/400000000000000 + sqrt(116481370240190604554434649577057/100000000000000000000000000000 - 2*(704966930593670936740277648541223935870775995019826163729310179922474354087956414591800649953/800000000000000000000000000000000
浏览 0提问于2018-10-15得票数 1
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我正在使用Lapack例程来获得Fortran中非对称复矩阵的(复)特征值和特征向量。得到的特征向量数组是任意顺序的。我想对特征值数组和特征向量矩阵中的相应列进行重新排序，以便特征值相对于每个特征值的实部按升序排列。我当然可以运行自己的排序例程，但我想知道是否已经有Fortran例程可以为我做这件事，甚至可以作为lapack的一部分。
浏览 2提问于2012-01-12得票数 0
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我很难做复矩阵的逆。据我所知，复矩阵只是一个双通道矩阵(CV_32FC2 / CV_64FC2).
假设我有一个矩阵C：
Mat C(2, 2, CV_64FC2);
C.at<Vec2d>(0,0)[0] = 1;
C.at<Vec2d>(0,0)[1] = 1;
C.at<Vec2d>(0,1)[0] = 3;
C.at<Vec2d>(0,1)[1] = 4;
C.at<Vec2d>(1,0)[0] = 2;
C.at<Vec2d>(1,0)[1] = -1;
C.at<Vec2d>(1,1)[0] =
浏览 3提问于2013-03-29得票数 5
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我是模特儿/戴莫拉模特儿的新手。我开始为我的硕士论文(管道，加热器，控制)建模流体模型。我的教授建议:检查系统的特征值和它们的比率(如果系统是刚性的)。以下情况也是如此：
线性分析
全线性分析
SimulationSetup: linearizeAtInitial = false；t_linearize = 1000 (系统处于运行模式(初始化后)
模拟休息没问题。
但是线性分析说:系统不稳定->这意味着什么？
关于特征值，我得到以下结果：
我不得不说，我对数字不是很感兴趣。以下是我的问题：
这是否意味着系统有23个特征值？
如果我想说明系统有多“僵
浏览 3提问于2016-12-01得票数 4
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我有一个6x6矩阵H，它的两个特征值在参数l的某些值处变得复杂(对于λ)。显然，它们是对角化H之后的特征值数组E的前两个元素(调用np.linalg.eig模块)。然而，当它们变成实数时(在我的例子中，当l在-1和1之间时)，这个序列就不会被保持。我可以通过将它们与精确的解析表达式进行比较来跟踪它们。
请看下面的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cmath
dim=6; t=1.0; eps=0.5; U = 2.0
# Initialize H
H=np.zeros((dim,dim),float)
浏览 0提问于2019-10-04得票数 0
我正在尝试检索所有(常规)特征向量以及足够多的广义特征向量，以便从我的方形NxN矩阵中完成一个基。我的问题是，输出的特征向量到底是什么？
evals, levecs = eig(Mnp, left=True,right=False)
我能找到的关于这方面的文档只说“解决一个方阵的普通或广义特征值问题，求出一个一般矩阵的特征值w和右或左特征向量”。
谁能告诉我这是否意味着我的左特征向量既是正则的又是广义的？如果能提供任何信息，我将不胜感激。
浏览 0提问于2018-07-24得票数 0
1回答
我用Sympy来计算传递矩阵。但对我来说不太好。
我的矩阵里有复数。我不想有复杂的数字。我怎么才能摆脱他们？我也试图显示一个小数点。正如你所看到的，根本没有成功。
这是我的密码
from sympy import *
t= symbols('t', real=True)
K = 1
J = 5
A = Matrix([[0, 1], [-K/J, 0]])
T, D = A.diagonalize()
PHI = T*exp(D*t)*T.inv()
print(pretty(N(PHI, 1)))
print(pretty(D))
浏览 6提问于2017-05-05得票数 0
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我试图用eig求矩阵的特征值。我用示例数据定义矩阵：
A = magic(5)
A =
17 24 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 13 20 22
10 12 19 21 3
11 18 25 2 9
和
D = eig(A,'matrix')
D =
65.0000 0 0 0 0
0 -21.2768 0 0 0
0 0 -13.1263
浏览 0提问于2018-11-27得票数 3
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我使用LAPACK的ssteqr函数来计算特征值/特征向量。ssteqr的文档说，特征值被排序为“按升序”。假设特征向量列表也按升序排序是否合理？
浏览 0提问于2011-09-29得票数 2
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我使用以下函数对反对称矩阵进行分块对角化。
function [R, RI , S ] = Matrix_block (A)
[U,D]= schur (A);
E=ordeig(double(D)) ;
[R, S]= ordschur (U,D, abs(E)<1000*eps ) ;
RI=R';
该代码对于实反对称矩阵非常有效，但对于复杂的反对称矩阵则失败，如下所示：
a = rand(6); a = a-a'; [r,ri,s] = Matrix_block(a);
b = rand(6)+1i*rand(6); b= b-conj(b)'; [r,r
浏览 2提问于2014-08-13得票数 1
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PCA计算中的复特征值
、、、、
我正在尝试计算矩阵的PCA。
有时，生成的特征值/向量是复杂的值，因此当尝试通过将特征向量矩阵与点坐标相乘来将点投影到低维平面时，我会得到以下警告
ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
在np.dot(self.u[0:components,:],vector)代码行中
我用来计算PCA的整个代码
import numpy as np
import numpy.linalg as la
class PCA:
def __init__(self,inputData):
浏览 3提问于2012-05-03得票数 6
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在Matlab中，我有两个142 x 142 Hermitian复矩阵A和B。
isequal(A,A')
ans =
1
isequal(B,B')
ans =
1
和
A-A'=(all exact zeros)
B-B'=(all exact zeros)
我试图用以下方法求解广义特征值问题A_V = B_V*D
[V,D] = eig(A, B);
我期望有两件事：
实特征值，V
特征向量是正交的。也就是说，V'_B_V是一个恒等矩阵。
但是，我得到了复特征值，V'_B_V到处都有非零值。此外，
浏览 3提问于2017-03-19得票数 0
如何将Fortran中的复合 (n×n)矩阵写入文件？例如：
DO I=1,N
write(14,'(100g15.5)') ( M(i,j), j=1,n )
ENDDO
在这个例子中，可以得到写到文件中的2n×n元素，即实元素和虚元素。与两个元素Re(a11) Im(a11)不同，我如何将其写成一个元素Re(a11)+iIm(a11)？
浏览 4提问于2012-01-03得票数 1
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我第一次尝试使用来自C的LAPACK对角化一个矩阵，我被卡住了。
我一直试图将这个示例从zgeev修改为dgeev。我看过DGEEV输入参数，，但我似乎还不太明白。
因此，下面的代码产生：
*进入DGEEV参数号9时有一个非法值**
编辑：错误发生在跨越第48行到(包括) 53的dgeev调用中。
编辑：注意到参数与这里的规范不同，因为它们已经被翻译成指针了。在C中使用这些Fortran例程时，这是必要的，如下所述：
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <complex.h>
#incl
浏览 2提问于2015-05-26得票数 2
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我正在寻找一种有效的算法来寻找一个小的，一般的(非方的，非稀疏的，非对称的)复矩阵A的最大特征对，大小为m×n。我的意思是小，我的意思是m和n通常在4和64之间，通常在16左右，但m不等于n。这个问题可以直接用一般的LAPACK SVD算法来解决，即gesvd或gesdd。然而，由于我正在解决数百万个这样的问题，并且只需要最大的特征对，所以我正在寻找一种更有效的算法。此外，在我的应用程序中，对于所有情况，特征向量通常都是相似的。这导致我开始研究基于Arnoldi迭代的方法，但我还没有找到一个好的库和算法来应用于我的小型通用复矩阵。是否有合适的算法和/或库？
浏览 5提问于2012-03-27得票数 2
? 但matlab的结果是： >> R2=rpy2r(0.1,0.2,0.3)
R2 =
0.9363 -0.2751 0.2184
0.2896 0.9564 -0.0370
-0.1987 0.0978 0.9752
>> [theta,v]=tr2angvec(R)
theta =
0.3655
v =
0.1886 0.5834 0.7900
>> [v,lambda]=eig(R)
v =
0.6944 + 0.0000i 0
浏览 23提问于2019-09-15得票数 0
我必须解一个线性系统Tx=b，其中T是一个n x n对称toeplitz矩阵。任何toeplitz矩阵都可以分解为循环矩阵U和偏序矩阵V的和，即T=U+V。
这是非常有用的，因为每个n x n实值循环矩阵C都有分解C=F*ΛF，其中F是n x n Fourier矩阵，F*是它的共轭转置，Λ=diag(λ0,λ1,...,λn-1)是C的特征值的对角线矩阵，特征值可以计算为λj=sum{from k=0 to n-1} c_k*exp(-2*pi*i*j*k/n) (j=0,...,n-1 and i is the imaginary unit)，其中c_k是C的第一行的kth元素，即c=[c0
浏览 4提问于2017-10-12得票数 1
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我正在尝试计算我的特征复矩阵的面积双曲正切(atanh)。我没有在"Eigen library“中找到一个函数来计算atanh，我可以对我的矩阵使用这个表达式吗：
atanh(x)= 1/2 (ln (1+x)-ln (1-x))
谢谢您:)
浏览 3提问于2018-10-24得票数 1
1回答
假设我有一个复杂的矩阵：
A = [3-3i 3.2 3.1 2.2212; 2.31-8i 9.9i 0.12i 2.23i;9.1i 9 9.999 0.12;1.2i 1.8i 8 9.0001];
如何将此复杂矩阵打印到txt文件中？我试着：fprintf(fid, [repmat('%.8f\t', 1, size(A, 2)) '\n'], A');
但它只打印真实的数字。
浏览 4提问于2017-09-01得票数 2
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我正在使用Armadillo库手动移植Matlab代码。matlab代码使用eigs()函数找到一个相对较大的(200x200)协方差矩阵R的特征向量的一个小数目(~3)，代码如下：
[E,D] = eigs(R,3,"lm");
在Armadillo中，有两个函数eigs_sym()和eigs_gen()，但是前者只支持真实的对称矩阵，后者需要ARPACK (我正在为构建代码)。eigs_sym不支持复杂矩阵有什么原因吗？还有其他方法可以找到复对称矩阵的特征向量吗？
浏览 4提问于2017-09-27得票数 0
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考虑一下实对称矩阵
S = (2, 1; 1, 2)
从特征方程|S -λI|，我们有二次(2-λ)^2 - 1 = 0，其解产生特征值3和1。对应的特征向量是(1;-1)和(1;1)。
octave:4> [V,lambda] = eig([2, 1; 1,2])
V =
-0.70711 0.70711
0.70711 0.70711
lambda =
Diagonal Matrix
1 0
0 3
为什么特征向量是倍频程- 0.70711；0.70711和0.70711；0.70711
浏览 0提问于2014-04-07得票数 4
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我试图用Modelica来计算复矩阵的特征值和特征向量。是否有任何库或内置的标准库功能，我可以利用它来帮助我进行这种计算？
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2019-04-26得票数 3
1回答
我正在使用LAPACK库中的DSYEV和DSYEVD来查找特征值和特征向量(编译语法: gfortran -llapack )。然而，我发现一个特定矩阵的特征值(-0.44,0.35,0.88)是错误的。出什么问题了？
可以很容易地看到矩阵具有零行列式，因此至少有一个特征值必须为零。
下面是我的代码(希望它不太大)：
Program Real_Eigenvec
implicit none
integer, parameter:: n=3
integer:: i,j, flag
real*8:: A(n,n),X(n,n)
real*8:: l
浏览 5提问于2015-04-17得票数 6
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你知道是否有可以计算复矩阵的行列式和逆的函数吗？矩阵维数不太大(小于50)。
逆：输入:矩阵M= A +i*B (n <50 )维数( n)的两个实矩阵。
输出：
逆:矩阵N= C + i_D，其维数为( n )的两个实矩阵使得：(A +i_B)^T (C+ i*D) =i (I:恒等矩阵)
行列式: det(A+iB)
我谷歌了但没成功。
提前谢谢你。
浏览 6提问于2021-01-29得票数 1
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我计算了矩阵的特征：
e <- eigen(t)
现在我需要得到优势特征值和优势特征向量。
计算的主要特征值是：
e$values[1]
占优势的特征向量呢？它是否是通过以下方式提取的：
e$vectors[,1]
我是在问，因为我认为e$值会给我从最大到smallest...but的特征值，我得到了以下结果：
[1] 1.000000e+00 3.751736e-01 3.751736e-01 -4.143304e-01 -4.143304e-01
[6] -4.330604e-01 -4.330604e-01 -7.921977e-02 -7.921977e-02 5.9
浏览 1提问于2018-02-24得票数 0
假设我有一个( n ) hermitian矩阵A，定义为(n )矩阵B的乘积，它是hermitian转置：
A= B*B‘
矩阵B是已知的，它不是结构化的，而且是正定的。
1)如何将矩阵A分解为u*u‘的乘积，其中u是长n的向量？
( 2)在不首先计算全矩阵A的情况下，可以直接从B计算u吗？
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
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按升序排列对角矩阵
、、、
我有一个对角矩阵和一个相同维数的矩阵。如何将对角矩阵按升序排列，然后对另一个矩阵执行相同的步骤？例如，如果我的矩阵是3x3，并且我必须交换对角线中的第1列和第2列项才能使其升序，那么如何将这组相同的步骤应用于另一个矩阵，但在这里我交换了整个第1列和第2列？
我考虑过使用某种合并排序，但是它不会排列对角线上的值。我该怎么做？
浏览 3提问于2021-09-17得票数 0
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我用FFTW3来计算c++中的二维实数FFT。我看过手册，但有些问题。来自手册：
为了换取这些速度和空间优势，用户牺牲了FFTW复杂转换的一些简单性。首先，输入和输出数组有不同的大小和类型:输入为n个实数，而输出为n/2+1复数(非冗余输出)；这也需要对输入数组进行就地转换的“填充”。第二，反变换(复到实)的副作用是默认情况下覆盖其输入数组。这些不便都不应该给用户带来严重的问题，但重要的是要注意到这些问题。
我知道我需要将输入的2D矩阵转换成行阶一维向量。但是输出是什么样子的呢？n/2 +1数是什么意思？换句话说，如何重新排序输出以获得2D矩阵？
我要具体做些什么来创建这个“填
浏览 15提问于2013-01-28得票数 5
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我构造了一个100*100矩阵k，并希望使用numpy.linalg.eig对角化它。
k=np.zeros((100,100))
np.fill_diagonal(k,-2)
np.fill_diagonal(k[1:,:-1],1.5)
np.fill_diagonal(k[:-1,1:],0.5)
当我尝试更小的矩阵时，例如
w,v=np.linalg.eig(k[:10,:10])
特征值w和特征向量v是实数。但当我尝试更大的矩阵或整个完整矩阵时
w,v=np.linalg.eig(k)
w和v被证明是复数，虚部是不可忽略的。
我也尝试过scipy.linalg.eig，它也有类似的问
浏览 1提问于2018-02-27得票数 2
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本征惯性张量的主轴形式
、、、
我想要计算惯性张量的主轴形式，它与惯性的变化是一致的。目前，本征输出计算出的特征值(Ia，Ib，Ic)从最小到最大，这就扰乱了x，y，z惯性矩的阶数。这不允许我将特征值直接映射到对角惯性张量。
首先，我有一个多体系统，计算转动惯量Ixx，Iyy，Izz和乘积Ixy，Ixz，Iyz。由此构造了一个3x3惯性矩阵。这个惯性在坐标系A中，可以有非零的非对角线分量.我可以观察到这个惯性矩阵不断变化，这取决于我的身体的运动。
例如，最初计算出的惯性如下所示：
0.25 0 0
0 0.22 0
0 0 0
然后特征值看起来是这样的：
0.02
0.22
0.25
特征向量看起来是这样的：
0 0 1
0
浏览 1提问于2019-01-22得票数 0
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我想找出与X矩阵最近的正定矩阵。
我在这里看到了这样的答案：
但我很难把它翻译成艾根的答案。我尝试了以下几点：
Matrix<double, 9, 9> X, D, DPLUS, Z, Y;
X.setRandom();
Y = 0.5 * (X + X.transpose().eval());
EigenSolver<Matrix<double, 9, 9>> es;
es.compute(Y);
D = es.eigenvalues().asDiagonal();
DPlus = D.cwiseMax(0);
Z = es.eigenvectors()
浏览 6提问于2020-05-06得票数 0
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我有一个矩阵的形式，比如说e^(Ax)，其中A是一个方阵。如何将它从一个给定值a集成到另一个值b，这样输出就是一个相应的数组？
浏览 3提问于2013-02-16得票数 1
协方差矩阵的特征值应该是实的和非负的，因为协方差矩阵是对称的和半正定的。
然而，请看以下与scipy有关的实验：
>>> a=np.random.random(5)
>>> b=np.random.random(5)
>>> ab = np.vstack((a,b)).T
>>> C=np.cov(ab)
>>> eig(C)
7.90174997e-01 +0.00000000e+00j,
2.38344473e-17 +6.15983679e-17j,
2.38344473e-17 -6.159836
浏览 3提问于2012-01-06得票数 24
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在matlab中，我有一个矩阵As
As = zeros(m, n);
接下来，我将值赋值给As并转换特定的列：
for idx = 1:n
% Assign value to As, then assign to 'a' and 's'
a = As(:, idx)';
s = As(:, idx);
end
那么s是一个列向量，如下所示：
s = [0.1 - 0.2i
0.3 + 0.4i]
但是a中的元素有翻转的标志：
a = [0.1 + 0.2i, 0.3 - 0.4i]
这让我很困惑，我的意思是，s的转位应该是一
浏览 5提问于2017-07-24得票数 1
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我在Matlab中使用了一个函数：
[V,D] = eig(C);
我发现V和D总是按升序排序的。它总是这样吗?还是应该在获得V和D值后对它们进行排序？
浏览 0提问于2012-12-04得票数 14
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