用法一
eigvals!(A; permute::Bool=true, scale::Bool=true, sortby) -> values
與
相同,但通過覆蓋輸入 eigvals
A
而不是創建副本來節省空間。 permute
、 scale
和 sortby
關鍵字與
相同。eigen
注意
輸入矩陣 A
在調用 eigvals!
後將不包含其特征值 - A
用作工作空間。
例子
julia> A = [1. 2.; 3. 4.]
2×2 Matrix{Float64}:
1.0 2.0
3.0 4.0
julia> eigvals!(A)
2-element Vector{Float64}:
-0.3722813232690143
5.372281323269014
julia> A
2×2 Matrix{Float64}:
-0.372281 -1.0
0.0 5.37228
用法二
eigvals!(A, B; sortby) -> values
與
相同,但通過覆蓋輸入 eigvals
A
(和 B
)而不是創建副本來節省空間。
注意
調用eigvals!
後,輸入矩陣A
和B
將不包含它們的特征值。它們用作工作區。
例子
julia> A = [1. 0.; 0. -1.]
2×2 Matrix{Float64}:
1.0 0.0
0.0 -1.0
julia> B = [0. 1.; 1. 0.]
2×2 Matrix{Float64}:
0.0 1.0
1.0 0.0
julia> eigvals!(A, B)
2-element Vector{ComplexF64}:
0.0 - 1.0im
0.0 + 1.0im
julia> A
2×2 Matrix{Float64}:
-0.0 -1.0
1.0 -0.0
julia> B
2×2 Matrix{Float64}:
1.0 0.0
0.0 1.0
用法三
eigvals!(A::Union{SymTridiagonal, Hermitian, Symmetric}, irange::UnitRange) -> values
與
相同,但通過覆蓋輸入 eigvals
A
而不是創建副本來節省空間。 irange
是要搜索的特征值範圍 indices
- 例如,第 2 到第 8 個特征值。
用法四
eigvals!(A::Union{SymTridiagonal, Hermitian, Symmetric}, vl::Real, vu::Real) -> values
與
相同,但通過覆蓋輸入 eigvals
A
而不是創建副本來節省空間。 vl
是尋找特征值區間的下界,vu
是上界。
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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。