Julia LinearAlgebra.Eigen用法及代碼示例

Eigen <: Factorization

方陣 A 的特征值/譜分解的矩陣分解類型。這是 eigen 的返回類型，對應的矩陣分解函數。

如果 F::Eigen 是分解對象，則可以通過 F.values 和特征向量作為矩陣的列獲得特征值 F.vectors 。 (k 特征向量可以從切片 F.vectors[:, k] 中獲得。)

迭代分解產生組件 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