matlab命令schur

MATLAB中的`schur`命令用于计算矩阵的Schur分解。Schur分解将一个矩阵分解为一个上三角矩阵和一个相似变换矩阵的乘积。它在控制论、信号处理、线性代数等领域有广泛的应用。

`schur`命令的语法如下：

[T, U] = schur(A)

其中，`A`是待分解的矩阵，`T`是得到的上三角矩阵，`U`是相似变换矩阵。默认情况下，`schur`命令将使用Schur标准型来进行分解。

你可以通过以下的MATLAB代码示例来理解`schur`命令的用法：

A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
[T, U] = schur(A);

在这个示例中，矩阵`A`被分解为上三角矩阵`T`和相似变换矩阵`U`。你可以通过`disp(T)`和`disp(U)`来显示这两个矩阵的值。

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相关问题

matlab schur分解

MATLAB中的Schur分解是一种将一个矩阵分解为上三角矩阵和酉矩阵的方法。Schur分解可以用于求解线性方程组、特征值问题和奇异值问题等。在MATLAB中，可以使用函数schur()来进行Schur分解。函数schur()的调用格式如下：
[T,U] = schur(A)：其中A为待分解的矩阵，T为上三角矩阵，U为酉矩阵。
[T,U,Q] = schur(A,'complex')：返回的酉矩阵U是复酉矩阵，Q为正交矩阵，满足A=Q*T*Q'。
[T,U] = schur(A,'real')：返回的酉矩阵U是实酉矩阵。
[T,U,Q,Z] = schur(A,'complex')：返回的酉矩阵U和Z都是复酉矩阵，Q和Z都是正交矩阵，满足A=Q*T*Z'。
[T,U,Q,Z] = schur(A,'real')：返回的酉矩阵U和Z都是实酉矩阵，Q和Z都是正交矩阵，满足A=Q*T*Z'。
需要注意的是，Schur分解只适用于方阵，而且分解后得到的上三角矩阵T的对角线元素是矩阵A的特征值。

matlab实现实Schur分解

在MATLAB中可以使用`schur`函数实现实Schur分解。具体的步骤如下：

1. 输入一个实矩阵A。

2. 使用`schur`函数对矩阵A进行实Schur分解，得到上三角矩阵T和正交矩阵Q，即[T,Q]=schur(A,'real')。

3. 对角线上的元素就是A的特征值，即diag(T)。

4. 列向量就是A的特征向量，即Q的每一列。

以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 定义一个实矩阵A
A = [1 1 1; 0 1 1; 0 0 1];

% 对矩阵A进行实Schur分解
[T, Q] = schur(A, 'real');

% 输出特征值
eig_values = diag(T)

% 输出特征向量
eig_vectors = Q

执行上述代码，可以得到矩阵A的特征值和特征向量。