已知特征值求特征向量c语言,C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量

本文介绍了如何利用Eigen库在C++中计算3x3矩阵的特征值和特征向量,并与Matlab计算结果进行比较。通过示例代码展示了Eigen库的使用方法,包括获取最大最小特征值及其索引,以及特征向量的求解。同时提到了在主成分分析(PCA)中的应用。

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本文主要讲解利用Eigen库计算矩阵的特征值及特征向量并与Matlab计算结果进行比较。

C++Eigen库代码

#include

#include

#include

using namespace Eigen;

using namespace std;

void Eig()

{

Matrix3d A;

A << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;

cout << "Here is a 3x3 matrix, A:" << endl << A << endl << endl;

EigenSolver es(A);

Matrix3d D = es.pseudoEigenvalueMatrix();

Matrix3d V = es.pseudoEigenvectors();

cout << "The pseudo-eigenvalue matrix D is:" << endl << D << endl;

cout << "The pseudo-eigenvector matrix V is:" << endl << V << endl;

cout << "Finally, V * D * V^(-1) = " << endl << V * D * V.inverse() << endl;

}

int main()

{

Eig();

}

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