eigenvector

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Maxima特征向量的输出的第二部分是特征向量的列表，其对应于第一部分的特征值。例如为： [[[1,-1/4],[1,1]],[[[1,2/3]],[[1,-1]]]] （1,2/3）是特征值1的特征向量，以及（1，-1）是本征值（-1/4）的特征向量。如何将这些向量转换为矩阵（在这种情况下，它将等同于矩阵（[1,1]，[2/3，-1]）））。感谢

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断言在MapBase.h文件中失败

我想在Windows 8-64位平台上使用Visual Studio 2013中的Eigen代码（http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page），但我在MapBase.h文件中收到与“Assertion Failed”相关的错误。 ........... eigen_assert(EIGEN_IMPLIES(internal::trai

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查找matlab中矩阵P中线性无关列的个数？

我很难找到一种方式来完成我的功能，它决定了矩阵是否可对角化。命令[P，D] = eig（A）产生一个特征值的对角矩阵D和一个完整的矩阵P，其列是相应的特征向量，所以AP = PD。显然，如果P是可逆的，它的列形成一个基础，而A是可对角化的。如果P不是可逆的，则矩阵A不是可对角化的，或者等价地，A没有足够的线性独立特征向量来形成基础。 L =对角线（A） N =尺寸（A，1） [P，d] = EIG

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我们是否需要在Matlab中规范化特征值？

在Matlab中使用eig函数时，似乎这个函数已经规范了特征值的值。在使用eig函数后，我们是否需要编写一些代码行来规范特征值？

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Eigensystem排序Wolfram Mathematica

我试图在Mathematica中实现反应动力学解析解法。在数字上它不是一个问题，但在符号形式中，必须重新排列EigenVectors的手动列以获得“正确”结果。例如，请检查www.biokin.com/tools/pdf/Koro11-Kinetics-Maple-Chap2.pdf，第41-44页。我使用的是矩阵 K={{-k1 - k2, 0, 0, 0}, {k1, 0, 0, 0},

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Maxima：特征向量输出

所以我解决了Maxima矩阵的特征向量。 a:matrix([10,10],[-4,-3]); \\outputs matrix vec:eigenvectors(a); [[[5,2],[1,1]],[[[1,-1/2]],[[1,-4/5]]]] 我已经手算出特征值，并且向量为（1x2）5：[-2,1]。 2：[ - 5,4]，这是正确的。什么是Maxima输出？

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有向图中的特征向量

我想用igraph软件包测量R中有262000个节点和1M个边的有向图的特征向量中心性。当我运行命令我得到这个错误： > ev<-evcent(amazon,directed=TRUE) Error in .Call("R_igraph_eigenvector_centrality", graph, directed, scale, : At arpack.c:1174 : ARPACK er

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Julia：pcaeig（X）产生“UndefVarError：fliplr not defined”

我想要得到特征向量来做pca（主成分分析）。该包，DimensionalityReduction.jl提供了一个命令，应该做这件事情，pcaeig（X）其中X是一些矩阵。我的代码如下使用DataFrames 使用DimensionalityReduction 数据= readtable（ “中期Data.csv”） T =大小（数据）[1] Ñ = size（data）[2] erates =

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MATLAB使用什么算法找到特征向量？

因此，我正在使用MATLAB进行项目，并讨论使用幂方法来寻找马尔可夫链的平稳分布及其收敛速度。我想知道MATLAB的eig()函数使用什么方法/算法来查找矩阵的特征向量？

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具有适当符号的Numpy eigh-function

我想计算python中二阶导数矩阵的特征向量。根据数学，第一个向量应该等于0和pi之间的正弦函数，第二个向量等于0和2 * pi之间的正弦函数。因此，我的代码看起来像 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy import sparse import scipy.integrate as integr