C++中 eig(A,false)出错
时间: 2023-07-11 21:47:20 浏览: 28
在C++中,Eigen库的eig函数默认只能对自适应的矩阵进行特征值分解,即只能对实数或复数的对称矩阵进行特征值分解。因此,当对非对称矩阵进行特征值分解时,需要使用Eigen库的EigenSolver类。
以下是一个简单的示例,使用EigenSolver类对非对称矩阵进行特征值分解:
```c++
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
Eigen::MatrixXd A(3, 3); // 定义矩阵A
A << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; // 赋值
Eigen::EigenSolver<Eigen::MatrixXd> eig(A); // 特征值分解
Eigen::MatrixXd V = eig.eigenvectors().real(); // 实部部分是特征向量矩阵
std::cout << "特征值矩阵为:" << std::endl << eig.eigenvalues().real() << std::endl;
std::cout << "特征向量矩阵为:" << std::endl << V << std::endl;
return 0;
}
```
其中,`MatrixXd`表示普通的矩阵,`EigenSolver`表示特征值分解类,`.real()`表示获取实部部分。需要注意的是,由于EigenSolver类返回的特征值和特征向量都是复数形式,因此需要使用`.real()`获取实部部分。
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1. 计算每个特征向量的模长,即对每个特征向量进行平方和操作,再对结果进行开方运算。
2. 对每个特征向量进行除法操作,即将每个特征向量的每个分量都除以其模长。
以下是一个简单的MATLAB代码示例,可以实现对特征向量的归一化处理:
```MATLAB
A = rand(3,3); % 生成随机矩阵
[V, D] = eig(A); % 求解特征值和特征向量
% 归一化处理
for i = 1:size(V,2)
norm = sqrt(sum(V(:,i).^2));
V(:,i) = V(:,i) / norm;
end
disp('归一化后的特征向量矩阵为:');
disp(V);
```
其中,`size(V,2)`表示矩阵V的列数,`norm`表示向量的模长,`/`表示除法运算。
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