matlab中eig函数是怎么编写的

`eig` 函数是 MATLAB 中内置的函数，是通过调用 LAPACK 中的 DGEEV 或 ZGEEV 子程序来实现的。这些子程序是用 FORTRAN 语言编写的，因此 `eig` 函数的实现也是通过 MATLAB 的 MEX 接口调用 FORTRAN 子程序来实现的。

DGEEV 子程序用于计算实对称矩阵的特征值和特征向量，而 ZGEEV 子程序则用于计算复数域上的特征值和特征向量。在 MATLAB 中，`eig` 函数可以处理实矩阵和复矩阵，因此在实现时需要进行分类讨论。

具体实现过程可以参考 MATLAB 官方文档中的描述：[How MATLAB Calculates Eigenvalues and Eigenvectors](https://www.mathworks.com/help/matlab/math/how-matlab-calculates-eigenvalues-and-eigenvectors.html)。

相关问题

matlab中eig函数的用法

在MATLAB中，eig函数用于计算矩阵的特征值和特征向量。eig函数的语法如下：

[V,D] = eig(A)

其中，A为一个n×n的矩阵，V是一个n×n的矩阵，其列向量是A的特征向量，D是一个n×n的矩阵，其对角线上的元素是A的特征值。eig函数会返回特征值矩阵D和特征向量矩阵V。

举个例子，假设有如下矩阵：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

我们可以使用eig函数来计算A的特征值和特征向量：

[V, D] = eig(A);

此时，V和D的结果分别为：

V =
   -0.2310   -0.7858    0.4082
   -0.5253   -0.0868   -0.8165
   -0.8196    0.6123    0.4082

D =
   -1.1168         0         0
         0    0.1168         0
         0         0   15.0000

可以看到，D矩阵的对角线元素分别为A的特征值，而V矩阵的每一列都是对应特征值的特征向量。

matlab中eig函数

在MATLAB中，eig函数用于计算矩阵的特征值和特征向量。常用的调用格式有多种。其中，eig(A)用于求矩阵A的全部特征值，返回一个列向量E，E的每个元素是矩阵A的一个特征值。eig(A)也可以用于求矩阵A的全部特征值和特征向量，返回一个对角阵D和一个矩阵V，V的每一列是矩阵A对应特征值的特征向量。此外，eig函数还支持广义特征值问题，可以通过eig(A,B)来求解。其中，A和B分别是n×n矩阵，v是长度为n的列向量，λ是标量。满足方程Av = λBv的λ即为广义特征值，对应的v即为广义右特征向量。左特征向量w满足方程w'A = λw'B。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLABeig()用法](https://blog.csdn.net/qq_45624989/article/details/105449754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [**matlab中 eig 函数用法**](https://blog.csdn.net/Intangilble/article/details/84313758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MATLAB中的eig函数](https://blog.csdn.net/u013457382/article/details/48270497)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]