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用mAtlAB计算下面矩阵的最大特征值λmAx

A=[1 3 5 3 6 6; 1/3 1 3 1 5 5; 1/5 1/3 1 1/5 3 3; 1/3 1 5 1 6 5; 1/6 1/5 1/3 1/6 1 1/3; 1/6 1/5 1/3 1/5 3 1]; >> eig(A) ans = 6.4158 0.1042 + 1.5514i 0.1042 - 1.5514i -0.2883 + 0.5187i -0.2883 - 0.5187i -0.0475 其最大特征值=6.4158

使用eig命令,把你的矩阵写成: a=[1 1/5 1/3 3 3 2; 5 1 3 7 6 6; 3 1/3 1 4 4 3; 1/3 1/7 1/4 1 1/2 1/3; 1/3 1/6 1/4 2 1 1/2; 1/2 1/6 1/3 3 2 1; ]; benzhen=eig(a) max(benzhen)%最大本征值 %然后以此类推

在matlab中,可以用eig函数计算矩阵的特征值和特征向量。举例如下: >> a = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9] % 原始数据矩阵a = 1 2 3 4 5 6 7 8 9>> [V, D] = eig(a) % 特征值分解,其中V的每一列表示矩阵a的一个特征向量,D是一个对角矩阵,对角...

>> A=[1, 1/3,1/3,1/5,1/9; 3, 1, 1, 1/2,1/3; 3, 1, 1, 1/2,1/3; 5, 2, 2, 1, 1/2; 9, 3, 3, 2, 1]; [x,lumda]=eig(A); r=abs(sum(lumda)); n=find(r==max(r)); max_lumda=lumda(n,n) max_x=x(:,n) 输出结果: max_lumda = 5.0097 max_x = 0.087...

[vec, val] = eig(A); a = diag(val); index = find(a = max(a), 1); % 寻找最大特征值 vec(:,index); % 最大特征值对应的特征向量

a = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 >> eig(a) ans = 15.0000 4.8990 -4.8990

>>X = [1 3 4 2; 1/3 1 3 1/2; 1/4 1/3 1 1/4; 1/2 2 4 1]; %初始化矩阵 >>v = eig(X) %求特征值 v = 4.0875 -0.0199 + 0.5960i -0.0199 - 0.5960i -0.0478 >> MV = max(v) %求最大特征值 MV = 4.0875

eig可以求特征值和特征向量(只要是方阵就可以用。) 然后用max取出最大的特征值以及对应的特征向量。 这里需要注意的一点是,特征值可能是虚数,因此,所谓最大往往定义模最大;但有时是从特征值是实数中取一个最大的。因此,按照自己需求去找...

r=eig(M); k=max(r)/min(r)

[V,D]=eig(A); %V特征值,D特征向量; tz=max(D);%最大特征值 [max_column, index_row] = max(D);%最大特征值所在位置 a=V(:,index_row(2))对应特征向量

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