特征向量中心性计算公式 单位特征向量怎么求？

单位特征向量怎么求？

根据定义，ax=Cx:A是矩阵，C是特征值，X是特征向量。

矩阵a乘以X表示向量X的变换（旋转或拉伸）（线性变换），此变换的效果是常数C乘以向量X（仅拉伸）。

通常，找到特征值和特征向量就是找出矩阵只能拉伸哪些向量（当然是特征向量），以及矩阵可以拉伸多少（特征值大小）。

在实际中，大型矩阵的特征值不能用特征多项式来计算，这需要耗费大量的资源。然而，对于高阶多项式来说，精确的“符号形式”的根很难计算和表达。Abel-rufeni定理证明了高阶（5阶或更高阶）多项式的根不能用n次方单式的根来简化。

多项式的根估计有有效的算法，但是特征值的小误差会导致特征向量的大误差。求特征多项式零点即特征值的一般算法是迭代法。最简单的方法是幂法：取一个随机向量V，计算一系列单位向量。

特征向量求法？

首先，找出矩阵的特征值：| a-λe |=0

2。对于每个特征值λ，求出系统A1，A2，…，as

3的基本解。a的特征向量属于特征值λ，是A1，A2，…，as的非零线性组合

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这个软件有点大，但下载后非常有用。输入：a=[这是你的判断矩阵，每行用英文分号隔开，同一行中的数据可以用空格隔开][x，y]=eig（a）特征值=diag（y）lamda=特征值（1）y_lamda=x（：，1），然后回叫，顶部显示记录为最大特征值。

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