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
请原谅这个简单的问题,但是如何在R中进行特征值分解?公式为A=VDV^(-1),其中A是方阵,V是包含A的特征向量的矩阵,D是包含A的不同特征值的对角线矩阵。下面是一个可重复的例子:matrixa <- cbind(c(0.589, 0.202),c(0.033, 0.869))
##This is what I tried