Julia LinearAlgebra.Eigen用法及代码示例

Eigen <: Factorization

方阵 A 的特征值/谱分解的矩阵分解类型。这是 eigen 的返回类型，对应的矩阵分解函数。

如果 F::Eigen 是分解对象，则可以通过 F.values 和特征向量作为矩阵的列获得特征值 F.vectors 。 (k 特征向量可以从切片 F.vectors[:, k] 中获得。)

迭代分解产生组件 F.values 和 F.vectors 。

例子

julia> F = eigen([1.0 0.0 0.0; 0.0 3.0 0.0; 0.0 0.0 18.0])
Eigen{Float64, Float64, Matrix{Float64}, Vector{Float64}}
values:
3-element Vector{Float64}:
  1.0
  3.0
 18.0
vectors:
3×3 Matrix{Float64}:
 1.0  0.0  0.0
 0.0  1.0  0.0
 0.0  0.0  1.0

julia> F.values
3-element Vector{Float64}:
  1.0
  3.0
 18.0

julia> F.vectors
3×3 Matrix{Float64}:
 1.0  0.0  0.0
 0.0  1.0  0.0
 0.0  0.0  1.0

julia> vals, vecs = F; # destructuring via iteration

julia> vals == F.values && vecs == F.vectors
true