实对称矩阵特征值求解算法：Jacobi行循环法

最新推荐文章于 2024-07-21 13:19:43 发布

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#算法 #delete #存储 #测试 #2010

本文介绍了一种使用Jacobi行循环法求解实对称矩阵特征值和特征向量的算法，适用于处理包含少量变量的数据主成分计算。通过迭代，当非对角线元素绝对值小于预设阈值时，算法达到收敛。该算法在n=100时，运行时间约0.2秒。

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做过程故障诊断，需要计算含小于100个变量的数据的主成分，下面这个代码还是合适的，特此备份。经测试，当矩阵A阶数n=100时，耗费时间在0.2s左右。

int jacobi_loop(double** A, double** V, double* eigsv, double epsl, int maxt, int n){
/************************************************************************
* 作者: taoshaohui from Qingdao University of Science & Technology, 2010/08/17
* 函数名称: jacobi_loop
* 函数功能: Jacobi行循环法求取n阶实对称矩阵A的所有特征值和特征向量V(:,i)
* 输入参数:

A: n阶实对称矩阵, 算法结束后其第j个对角线元素为A的第j个特征值