numpy 解本征值，本征向量

最新推荐文章于 2024-06-18 11:50:53 发布
最新推荐文章于 2024-06-18 11:50:53 发布
阅读量1.9k 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python 文章标签： python numpy
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/reyyy/article/details/108072655
博客展示了使用Python的numpy库求矩阵特征值和特征向量的代码，通过np.linalg.eig函数对矩阵mat进行操作，得到特征值eigval和特征向量eigvec。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

eigval, eigvec = np.linalg.eig(mat)

物理学中的群论：本征矢量和矩阵对角化
AI天才研究院
09-06 1301
物理学中的群论：本征矢量和矩阵对角化 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 群论在物理学中扮演着至关重要的角色，尤其是在量子力学和粒子物理领域。群的概念可以帮助我们理解物理系统的对称性以及不同物理状态之间的转换方式。矩阵对角化是群论的一个具体
3.1本征值和线性方程组
MaYuHuaw的博客
09-12 942
% % 本征值与本征向量 a = rand(3) % 产生一个3阶 随机矩阵，（0，1）之间随机分布 % eig(a) 方阵a的特征值 [eigen_vector,eigenvalue] = eig(a) % 本征向量，本征值。（本征=特征） % % 线性方程组 disp(' 求解ax=b。具体为：x+2y=1,3x-2y=4 ') % 唯一解 a = [1,2;3,-2]; b = [1;4]; disp('rank(a),rank([a,b]),求出系数矩阵、增广矩阵的秩，如果秩相等有解，
numpy求解特征值和特征向量
a198079794050298的博客
08-25 6591
特征值和特征向量 特征值就是方程Ax=ax的根, 是一个标量 特征向量是关于特征值的向量 Key_Function np.linalg.eigvals函数, 计算矩阵的特征值 np.linalg.eig函数, 返回包含特征值和对应的特征向量的元组 Code import numpy as np A = np.mat("1 -2 1; 0 2 -8; -4 5 9"...
numpy求矩阵特征值与特征向量
qq_42987423的博客
04-29 3242
numpy求矩阵特征值与特征向量 import numpy as np a = np.array([[1, 3, 8, 6, 9, 0], [5, 4, 2, 7, 5, 2], [2, 6, 7, 4, 1, 3], [0, 7, 2, 7, 4, 9], [7, 6, 4, 6, ...
numpy入门4：线性代数
weixin_46462735的博客
11-29 839
文章目录矩阵和向量积矩阵乘积矩阵特征值与特征向量矩阵分解奇异值（SVD）分解QR分解Cholesky分解范数和其他数字矩阵的范数方阵的行列式矩阵的秩矩阵的迹解方程和逆矩阵逆矩阵（inverse matrix）求解线性方程组 矩阵和向量积 矩阵乘积 定义 内积 矩阵乘法相关知识 矩阵的本质就是线性方程式，两者是一一对应关系。 矩阵的最初目的，只是为线性方程组提供一个简写形式。 矩阵乘法证明 有三组未知数 x、y 和 t，其中 x 和 y 的关系如下。 有了这两组方程式，就可以求 y 和 t 的关系。从
numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量方式
12-31
在PCA中有遇到，在这里记录一下 计算矩阵的特征值个特征向量，下面给出几个示例代码： 在使用前需要单独import一下 >>> from numpy import linalg as LA >>> w, v = LA.eig(np.diag((1, 2, 3))) >>> w; v array([ 1., 2., 3.]) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> w, v = LA.eig(np.array([[1, -1], [1, 1]])) >>> w; v array([ 1. + 1.j,
【转载】Numpy包函数的使用（史上最全）
qq_37543687的博客
11-04 556
Numpy包函数的使用（史上最全） 1.NumPy 　　NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。 　　首先要导入numpy库：import numpy as np A NumPy函数和属性： 类型
求矩阵的本征值和本征向量
最新发布
01-08
# 使用numpy.linalg.eig() 函数获取特征值与特征向量 w, v = np.linalg.eig(matrix_example) print("The eigenvalues are {}.".format(w)) for i in range(len(v.T)): print(f"Eigenvector corresponding to {w[i]...
（2）线性代数基础
keith的博客
11-29 1618
本征向量与本征值、本征值分、最大本征值问题、最大本征值问题的幂级数求解法、奇异值分解与最优低秩近似问题
Python进阶二: NumPy基础：数组和矢量计算
My52Hz
06-18 1242
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。- 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（⽆需编写循环）。- 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。
matlab与numpy求解特征值与特征向量
my blogs include programming, math, physics.回首过去，放眼未来。
09-12 1321
对比一下numpy与matlab求解的特征值与特征向量
理论学习：本征值与本征向量
weixin_43718835的博客
04-06 4877
本篇文章旨在与大家一起学习线性代数中有关本征值与本征向量的概念，并且更深一步地看到潜藏在繁杂计算式下面的物理含义。
python — numpy计算矩阵特征值，特征向量
热门推荐
pentiumCM的博客
04-21 5万+
文章目录numpy计算矩阵特征值，特征向量一、示例：二、numpy实现： numpy计算矩阵特征值，特征向量 一、示例： 首先借参考百度demo的来看一下矩阵的特征值和特征向量的解题过程及结果。 可知矩阵A：特征值为1对应的特征向量为 [ -1,-2,1]T。特征值为2对应的特征向量为 [ 0,0,1]T 我们可以进一步对特征向量进行单位化，单位化之后的结果如下： 特征值为1对应的特征向量为 [...
NumPy入门之线性代数
weixin_46097969的博客
11-26 1039
@[云好晕啊]学习笔记 线性代数  线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中。  在NumPy中也有有关于线性代数计算的模块，也就是linalg模块，可以实现强大的线性代数计算，包括特征值、特征向量、矩阵分解等等。Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采 用矩阵方式计算，因此用法和Mat
numpy求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig函数详解)
Codefmeister's BLOG
11-22 2万+
numpy求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig) 语法 np.linalg.eig(a) 功能 Compute the eigenvalues and right eigenvectors of a square array. 求方阵(n x n)的特征值与右特征向量 Parameters a : (…, M, M) array Matrices for which the eigenvalues and right eigenvectors will be computed a
python：矩阵（ndarray）的常用运算
碧海蓝天
04-27 8030
简介 下面简单总结python中矩阵的常用运算。 重要注释：在numpy中既可以用二维数组(numpy.ndarray)来表示矩阵，也可用numpy.matrix来表示矩阵。但我统一选择用ndarray来表示矩阵。 原因： ndarray更通用，可以表示任意N维数组； 官方文档不推荐用matrix，可能会在未来版本中移除matrix 以前用matrix的一个好处是，可以直接用a*b进行矩阵乘法，...
Numpy
qq_37365072的博客
07-05 138
求本征值、本征态 eigenvalue,eigenvector=np.linalg.eig(H)
python numpy计算矩阵特征值和特征向量
qq_40344897的博客
12-11 1万+
计算矩阵R的行列式 b = np.linalg.det(R) 计算矩阵R的特征向量和特征矩阵 c = np.linalg.eig(R) 其中特征值为c[0] 特征向量为c[1] import numpy as np # w1为列向量 x11 = np.array([[-3 / 4, -1 / 4, -1 / 8]]).T x12 = np.array([[5 / 4, -1 / 4, -1 / 8]]).T x13 = np.array([[5 / 4, -1 / 4, 7 / 8]]).T
numpy求解矩阵的特征值和特征向量
微电子学与固体电子学-俞驰
04-28 4万+
代码如下：#-*- encoding:utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np from numpy import * # X=[ [1,2,1,1], # [3,3,1,2], # [3,5,4,3], # [5,4,5,4], # [5,...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值