MATLAB实现反幂法求矩阵特征向量

%A为矩阵；ep为精度要求；N为最大迭代次数；m为绝对值最大的特征值；u为对应最大特征值的特征向量.A=[2,-1,0;-1,2,-1;0,-1,2];N=100;ep=1e-6;n=length(A

x=[a11,a12;a21,a22]y=[a11;a21]z=[a11,a12]

若B可逆比较好计算,如下：[V,D]=eig(A/B)D是广义特征值构成的对角矩阵,V是相应特征向量.进一步用QR分解还可以得到正交基,不过你只要特征值,所以就不用了.

直接用sum(),就可以对矩阵的列求和,出来的是一个行向量,对应的是每列的和!

^Matrixpower.Z=X^yisXtotheypowerifyisascalarandXissquare.Ifyisanintegergreaterthanone,thepoweriscomp

orthRangespaceofmatrixSyntaxB=orth(A)

[m,n]=size(A);fori=1:mforj=1:nifA(i,j)==B(i,j)C(i,j)=0;elseifA(i,j)>B(i,j)C(i,j)=1;elseA(i,j)再问：谢谢你，

小问题1似乎是特征分解.[V,D]=eig(K);这样就可以得矩阵V和对角阵D,满足K*V=V*D再问：恩。。这样特征值对角阵的确可以求出来，变化向量P怎么求了呢再答：P不就是V么。。。。V是单位正交

这个我刚好学到：先用syms定义,然后点乘,如下：smysMNPQWCDK;A=[MN;PQ],B=[WC;DK];A.*B注意A.*B是点乘

diag函数用来通过对角线元素构造矩阵,例如A=diag([1234])A=1000020000300004

首先将显示成彩色图像是需要三个矩阵（三原色嘛）,所以你一个矩阵显示出来的彩色图像只可能是伪彩色图像,所以这里就先需要一个转换成三个矩阵.然后再作图.还有一种思路是直接用surf函数作图,这样的图做出来

用matlab语言编制了平面框架结构地震力的设计敏度和海森矩阵的计算程序

我不知道你要求的叉乘到底是什么样的但是matlab里有现成的函数,向量里面的叉乘cross下面是matlab代码:fori=1:3forj=1:3eval(sprintf('%s%d%d','syms

已经有现成的了如果你无法下载,源代码如下：%Calculatescooccurrencematrix%foragivendirectionanddistance%%out=cooccurrence(i

比如矩阵A,m*n维的,归一化到[a,b]区间代码如下：amax=max(max(A));%求矩阵中最大数amin=min(min(A));%求矩阵中最小数B=(A-amin)/(amax-amin)

基于matlab的直方图均衡化代码2007-04-1520:15clearall%一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化PS=imread('1.jpg');%读入JPG彩色图像文件imshow(P

晕倒老大2行3列和2行2列怎么乘啊.A=[1,2,3;5,8,9]A=123589B=[1,3;2,8].B=1328B*Aans=162630426878这样才行MATLAB中还有一种是点乘不过要全

matlab提供了现成的函数graycomatrix生成共生矩阵graycoprops计算其特征值

可以直接用svd()对复数矩阵分解.再问：那个是对实矩阵的分解，对复矩阵还有别的要求，要把复矩阵通过QR算法变换之后才能和实数的一样，我想知道有没有现成的函数直接可以求的，省的编写QR算法了！

functionX=jacobi(A,b,P,delta,max1)%A是n维非奇异阵%B是n维向量%P是初值%delta是误差界%X为所求的方程组AX=B的近似解N=length(b);fork=1