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特征向量中心性计算公式 单位特征向量怎么求?

单位特征向量怎么求?

根据定义,ax=cx:a是矩阵,c是特征值,x是特征向量。

矩阵a乘以x表示向量x的变换(旋转或拉伸)(线性变换),此变换的效果是常数c乘以向量x(仅拉伸)。

通常,找到特征值和特征向量就是找出矩阵只能拉伸哪些向量(当然是特征向量),以及矩阵可以拉伸多少(特征值大小)。

在实际中,大型矩阵的特征值不能用特征多项式来计算,这需要耗费大量的资源。然而,对于高阶多项式来说,精确的“符号形式”的根很难计算和表达。abel-rufeni定理证明了高阶(5阶或更高阶)多项式的根不能用n次方单式的根来简化。

特征向量中心性计算公式 单位特征向量怎么求?

多项式的根估计有有效的算法,但是特征值的小误差会导致特征向量的大误差。求特征多项式零点即特征值的一般算法是迭代法。最简单的方法是幂法:取一个随机向量v,计算一系列单位向量。

特征向量求法?

首先,找出矩阵的特征值:|a-λe|=0

2。对于每个特征值λ,求出系统a1,a2,…,as

3的基本解。a的特征向量属于特征值λ,是a1,a2,…,as的非零线性组合

您下载matlab软件。

这个软件有点大,但下载后非常有用。输入:a=[这是你的判断矩阵,每行用英文分号隔开,同一行中的数据可以用空格隔开][x,y]=eig(a)特征值=diag(y)lamda=特征值(1)y_lamda=x(:,1),然后回叫,顶部显示记录为最大特征值。

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