1樓：網友
特徵值不僅僅是數學上的一個定義或是工具，特徵值是有具體含義的，是完全看得見摸得著的。
1. 比如說一個三維矩陣，理解成線性變換，作用在一個球體上：
三個特徵值決定了 對球體在三個維度上的拉伸/壓縮，把球體塑造成一個橄欖球；
剩下的部分決定了這個橄欖球在三維空間裡面怎麼旋轉。
2. 對於一個微分方程：
將係數提取出來。
對角化：其中由於。
定義於是有。
因此y的變化率與特徵值息息相關：
再將y由q變換回x，我們就能得出x在不同時間的值。x的增長速度就是特徵值λ，q用來把x旋轉成y。
matlab求矩陣特徵值中利用eig和svd得到的有什麼區別
2樓：匿名使用者
一般用eig特徵值不是由小到大排列的，如果事先對矩陣歸一化，再用eig求特徵值就是從小到大排列的。svd不是求特徵值和特徵向量的 ！
matlab中svd分解函式的問題
3樓：黎約踐踏
假定擬計算bai一般矩陣a的moore-penrose廣義du逆a+,1)對a做svd:
a = u s v, 其中。
zhi u, v為酉方陣， s為一般對角陣dao;
2)將s非零元專取逆， 零元不變， 然後專置得到一屬個一般對角陣t;
3)則廣義逆為a+ =v* t u*, 其中 * 表示取矩陣的複共軛。
4樓：匿名使用者
x = u*s*v'.
[u,s,v] =svd(x) produces a diagonal matrix s of the same dimension as x,with nonnegative diagonal elements in decreasing order, and unitary
matrices u and v so that x = u*s*v'.
x為801*21的矩bai
陣，運du行結果。
zhidaos為801*21的對角矩。
專陣。屬。
matlab中pinv函式是如何利用svd分解出的u、s、v來求取奇異矩陣的廣義逆矩陣的
5樓：匿名使用者
假定擬計算一般矩陣a的moore-penrose廣義逆a+,1)對a做svd:
a = u s v, 其中 u, v為酉方陣， s為一般對角陣；
2)將s非零元取逆， 零元不變， 然後專置得到一個一般對角陣t;
3)則廣義逆為a+ =v* t u*, 其中 * 表示取矩陣的複共軛。
matlab 的 svd 是怎麼實現的
6樓：匿名使用者
在matlab裡開啟svd的原始碼可以看到只有一堆註釋，最後寫的是該函式為built-in function。事實上，matlab的矩陣計算使用的是intel的mkl庫，這個庫基本是現有blas/lapack實現中最快的了。svd是lapack中的標準運算，因此matlab實際是使用的mkl庫來做svd。
mkl作為一個商業庫，其演算法細節和**是不公開的，而且業界對於這種基本演算法必然會有非常獨到的優化，涉及到大量細節（演算法本身的細節，以及**層次的細節）。svd的經典演算法有golub-kahan演算法、分治法、jacobi法幾種，我推測mkl具體實現的是分治法。
matlab中怎樣呼叫svd函式 10
7樓：天蠍神經俠侶
奇異值分解。
函式 svd
格式 s = svd (x) %返回矩陣x 的奇異值向量[u,s,v] =svd (x) %返回一個與x 同大小的對角矩陣s，兩個酉矩陣u 和v，且滿足= u*s*v'。若a 為m×62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333337393535n 陣，則u 為m×m 陣，v
為n×n 陣。奇異值在s 的對角線上，非負且按降序排列。
[u,s,v] =svd (x,0) %得到一個「有效大小」的分解，只計算出矩陣u 的前n
列，矩陣s 的大小為n×n。
例1-73>> a=[1 2;3 4;5 6;7 8];
>> u,s,v]=svd(a)
u = 0.
v = >> u,s,v]=svd(a,0)
u = s = 0
v =
matlab中svd和eig的區別？
8樓：匿名使用者
這兩個命令是完全。
不同的呀。s=svd（a）表示對矩陣a進行svd分解，分解的結果是得到3個矩陣，如果返回回值只有一個，那麼。
答可以得到a的奇異值向量。
eig（a）表示求矩陣a的特徵值。
所以區別就是，svd得到的是a的奇異值，eig得到的是a的特徵值。
a'表示a的轉置矩陣，a'*a的n個非負特徵值的平方根叫作矩陣a的奇異值。記為σi(a)。
matlab 複數矩陣矩陣奇異值分解
9樓：我行我素
不論實矩陣或是虛矩陣，奇異值分解的結果都是非負的、實數的奇異值，如：
a=magic(5);b=svd(a)
c=rand(5);d=a+1i*c;e=svd(d)結果是：
b =e =
10樓：匿名使用者
svd同樣可以用於複數矩陣；另外svd(a)，需要a是一個矩陣。
matlab中復矩陣svd分解怎麼實現？
11樓：匿名使用者
可以直接用svd()對複數矩陣分解。
12樓：網友
在6月份北大有一個關於matlab 的公開課，你可以去看下，謝中華老師講的。具體的東西你自己搜搜。
matlab中「SVD」和「EIG」的區別是什麼
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