请教用法支持向量机的方法做?建系

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请教,已知实矩阵特征值,求其对应的特征向量?用什么方法?
请教,已知实矩阵特征值,求其对应的特征向量?用什么方法?谢谢大家
如有感兴趣的,可以一起探讨 解线性方程组方程组
(A-lambd*I)x=0
任何一本线性代数的书上都有介绍 : Originally posted by pengyehui at
解线性方程组方程组
(A-lambd*I)x=0
任何一本线性代数的书上都有介绍 恩,我想问问有没有数值解法,比如高阶情况下,用数值解法才行 数值解法 就用 求线性方程组的 数值解法吧
求特征值倒有些专门的数值算法 如果矩阵没有已知的话,这个问题的解就非常多了 : Originally posted by pengyehui at
如果矩阵没有已知的话,这个问题的解就非常多了 您好,我是用QR算法求出一般矩阵特征值后,想再求出对应的特征向量,所以想问问有没有办法?我看到又说用反幂法的,不知能不能用 QR算法似乎只能求出特征值,要求特征向量的话,除了对应于最大模和最小模特征值的特征向量外,其他必须用解方程组的方法,解方程组有很多现成的 程序啊 : Originally posted by pengyehui at
如果矩阵没有已知的话,这个问题的解就非常多了 首先QR算法可以同时求出特征向量。运算量同样是O(n^3)。
其次如果矩阵的条件数(就是线性方程组的条件数)不是太大,建议使用Divide&Conquer方法,它比QR算法快一些。
再次,求出矩阵的近似特征值可以使用固定位移的反幂法求对应的特征向量,基本可以达到机器精度。
最后,这些算法LAPACK中有现成的subroutine. : Originally posted by Ptolomaeus at
首先QR算法可以同时求出特征向量。运算量同样是O(n^3)。
其次如果矩阵的条件数(就是线性方程组的条件数)不是太大,建议使用Divide&Conquer方法,它比QR算法快一些。
再次,求出矩阵的近似特征值可以使用 ... 请问用QR算法怎么求特征向量啊?有没有什么公式之类的,我要处理的是10阶左右的矩阵, : Originally posted by dubufenglin at
请问用QR算法怎么求特征向量啊?有没有什么公式之类的,我要处理的是10阶左右的矩阵, 用matlab的话调用函数eig
用fortran的话可以用LAPACK或者intel FORTRAN编译器里面有自带的math kernel library(MKL也是调用LAPACK的), 这两种函数库里DSYEV是QR算法, DSYEVD是Divid and Conquer算法。
用C或者C++的话调用cLAPACK,具体函数名我没用过不知道
如果要了解算法可以看
Golub, van Loan, Matrix Computations
Demmel, Applied Numerical Linear Algebra
后者比较适合初学者
个人建议:如果你不是很了解这方面而只是希望解特征值问题,建议装个matlab, 用eig就完事了 : Originally posted by dubufenglin at
请问用QR算法怎么求特征向量啊?有没有什么公式之类的,我要处理的是10阶左右的矩阵, 我不是说了嘛,只是要用的话就调现成的函数,如果要了解可以去参考给出的两本书。
QR算法不是一两句话就可以说清楚的。
var cpro_id = 'u1216994';
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