function [eigvals, eigvecs] = symqr(A) % A: 输入的实对称矩阵 % eigvals: 输出的特征值向量 % eigvecs: 输出的特征向量矩阵 n = size(A, 1); eigvecs = eye(n); while(true) for i = 1:n-1 if abs(A(i+1, i)) < eps*norm(A, 'fro') continue; end [Q, R] = qr(A(i:i+1, i:n)); G = [eye(i-1), zeros(i-1, 2); zeros(2, i-1), Q'*eigvecs(i:i+1, :)*Q;]; eigvecs = eigvecs*G; A = G'*A*G; end if max(max(abs(tril(A, -1)))) < eps*norm(A, 'fro') break; end end eigvals = diag(A); end出差无法运行，修改它

这段代码缺少输入参数 A，建议在调用函数时传入实对称矩阵 A。

此外，如果没有定义变量 eps，程序也无法正常运行。建议在程序开头使用 eps = 1e-12; 定义这个变量。

下面是修改后的代码：

function [eigvals, eigvecs] = symqr(A)
% A: 输入的实对称矩阵
% eigvals: 输出的特征值向量
% eigvecs: 输出的特征向量矩阵

n = size(A, 1);
eigvecs = eye(n);
eps = 1e-12;

while(true)
    for i = 1:n-1
        if abs(A(i+1, i)) < eps*norm(A, 'fro')
            continue;
        end
        [Q, R] = qr(A(i:i+1, i:n));
        G = [eye(i-1), zeros(i-1, 2);
             zeros(2, i-1), Q'*eigvecs(i:i+1, :)*Q;];
        eigvecs = eigvecs*G;
        A = G'*A*G;
    end
    if max(max(abs(tril(A, -1)))) < eps*norm(A, 'fro')
        break;
    end
end

eigvals = diag(A);
end

请注意，在使用 QR 分解时，需要保证计算出的 Q 矩阵是旋转矩阵，即满足 Q*Q' = I。这里的 QR 分解使用 Matlab 内置的 qr 函数，可以保证计算出的 Q 矩阵是旋转矩阵。如果使用其他 QR 分解算法，需要额外处理 Q 矩阵以满足旋转矩阵的要求。