用法一
eigvals(A; permute::Bool=true, scale::Bool=true, sortby) -> values
返回 A
的特征值。
對於一般的非對稱矩陣,可以在特征值計算之前指定如何平衡矩陣。 permute
、 scale
和 sortby
關鍵字與
相同。eigen!
例子
julia> diag_matrix = [1 0; 0 4]
2×2 Matrix{Int64}:
1 0
0 4
julia> eigvals(diag_matrix)
2-element Vector{Float64}:
1.0
4.0
用法二
對於標量輸入,eigvals
將返回一個標量。
示例
julia> eigvals(-2)
-2
用法三
eigvals(A, B) -> values
計算 A
和 B
的廣義特征值。
例子
julia> A = [1 0; 0 -1]
2×2 Matrix{Int64}:
1 0
0 -1
julia> B = [0 1; 1 0]
2×2 Matrix{Int64}:
0 1
1 0
julia> eigvals(A,B)
2-element Vector{ComplexF64}:
0.0 - 1.0im
0.0 + 1.0im
用法四
eigvals(A::Union{SymTridiagonal, Hermitian, Symmetric}, irange::UnitRange) -> values
返回 A
的特征值。通過指定
UnitRange
irange
覆蓋排序特征值的索引,例如,可以僅計算特征值的子集。第 2 到第 8 個特征值。
例子
julia> A = SymTridiagonal([1.; 2.; 1.], [2.; 3.])
3×3 SymTridiagonal{Float64, Vector{Float64}}:
1.0 2.0 ⋅
2.0 2.0 3.0
⋅ 3.0 1.0
julia> eigvals(A, 2:2)
1-element Vector{Float64}:
0.9999999999999996
julia> eigvals(A)
3-element Vector{Float64}:
-2.1400549446402604
1.0000000000000002
5.140054944640259
用法五
eigvals(A::Union{SymTridiagonal, Hermitian, Symmetric}, vl::Real, vu::Real) -> values
返回 A
的特征值。通過為特征值的上下邊界指定一對vl
和vu
,可以僅計算特征值的子集。
例子
julia> A = SymTridiagonal([1.; 2.; 1.], [2.; 3.])
3×3 SymTridiagonal{Float64, Vector{Float64}}:
1.0 2.0 ⋅
2.0 2.0 3.0
⋅ 3.0 1.0
julia> eigvals(A, -1, 2)
1-element Vector{Float64}:
1.0000000000000009
julia> eigvals(A)
3-element Vector{Float64}:
-2.1400549446402604
1.0000000000000002
5.140054944640259
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注:本文由純淨天空篩選整理自julialang.org 大神的英文原創作品 LinearAlgebra.eigvals — Function。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。