2021-01-07 matlab数值分析 矩阵特征值与特征向量的计算 改进乘幂法 反幂法
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
2021-01-07 matlab数值分析 矩阵特征值与特征向量的计算 改进乘幂法 反幂法
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
matlab數值分析? 矩陣特征值與特征向量的計算
1改進乘冪法
function [t,y]=eigIPower(A,v0,ep) [tv,ti]=max(abs(v0)); lam0=v0(ti); u0=v0/lam0; err=ep*10; %為第一步循環做準備,此處不考慮0次循環的情況 while(err>ep)v1=A*u0;[tv,ti]=max(abs(v1));lam1=v1(ti);err=abs(lam0-lam1);u0=v1/lam1;lam0=lam1; end t=lam1; y=u0;調用程序
A=[12,6,-6;6,16,2;-6,2,16];xinit=[1;0.5;-0.5];[t,y]=eigIPower(A,xinit,1e-4)2 反冪法
function [t,y]=eigIPower_inv(A,v0,ep) [tv,ti]=max(abs(v0)); lam0=v0(ti); u0=v0/lam0; err=ep*10; while(err>ep)v1=A\u0;[tv,ti]=max(abs(v1));lam1=v1(ti);err=abs(1/lam0-1/lam1); %反冪法在誤差計算時用的是特征值的倒數u0=v1/lam1;lam0=lam1; end t=1/lam1;y=u0;調用程序
???????
A=[12,6,-6;6,16,2;-6,2,16];xinit=[1;0.5;-0.5];[t,y]=eigIPower_inv (A,xinit,1e-4)?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的2021-01-07 matlab数值分析 矩阵特征值与特征向量的计算 改进乘幂法 反幂法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 2021-01-07 matlab数值分
- 下一篇: 2021-01-07 matlab数值分