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行列の操作
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Mathematica
組込みシンボル
固有値と固有ベクトル
チュートリアル »
|
Eigenvalues
Eigenvectors
NullSpace
JordanDecomposition
SchurDecomposition
SingularValueDecomposition
QRDecomposition
関連項目 »
|
行列分解
行列の操作
その他 »
Eigensystem
Eigensystem
[
m
]
正方行列
m
の固有値と固有ベクトルのリスト
{
values
,
vectors
}
を与える.
Eigensystem
[{
m
,
a
}]
a
についての
m
の一般化された固有値と固有ベクトルを与える.
Eigensystem
[
m
,
k
]
m
の最初の
k
個の固有値に対する固有値と固有ベクトルを与える.
Eigensystem
[{
m
,
a
},
k
]
最初の
k
個の一般化された固有値と固有ベクトルを与える.
詳細
行列
m
が近似実数または近似複素数を含むとき,
Eigensystem
は固有値と固有ベクトルを数値で求める.
近似数値行列
m
について,固有ベクトルは正規化される.
与えられるすべての非零の固有ベクトルは独立している.固有ベクトルの数が,非零の固有値の数に一致する場合,対応する固有値と固有ベクトルはそれぞれのリストで対応する位置に置かれる.
独立した固有ベクトルの数を上まわる数の固有値がある場合,余った固有値はゼロのベクトルとペアで出力される.
»
Eigensystem
[
m
,
ZeroTest
->
test
]
は式をゼロであるとみなすかどうかを,
test
を使うことにより定める.デフォルト設定は
ZeroTest
->
Automatic
である.
この固有値と固有ベクトルは,行列方程式
m.
Transpose
[
vectors
]
Transpose
[
vectors
].
DiagonalMatrix
[
values
]
を満たす.
»
一般化された固有値と固有ベクトルは
m.
Transpose
[
vectors
]
a.
Transpose
[
vectors
].
DiagonalMatrix
[
values
]
を満たす.
{
vals
,
vecs
}=Eigensystem[
m
]
は
vals
と
vecs
がそれぞれ固有値と固有ベクトルになるように設定するために使うことができる.
»
Eigensystem
[
m
,
spec
]
は,
Take
[
...
,
spec
]
を
Eigensystem
[
m
]
の各要素に適用することに等しい.
オプション設定の
Cubics
->
True
と
Quartics
->
True
を使って,すべての3次方程式と4次方程式について明示的な根基を生成するように指定することができる.
Eigensystem
で
SparseArray
オブジェクトを使うことができる.
»
例題
すべて閉じる
例
(3)
記号的な固有値と固有ベクトル:
In[1]:=
Out[1]=
厳密な固有値と固有ベクトル:
In[1]:=
Out[1]=
数値:
In[2]:=
Out[2]=
数値的な方法で計算された固有値と固有ベクトル:
In[1]:=
Out[1]=
スコープ
(6)
一般化と拡張
(2)
オプション
(2)
アプリケーション
(2)
特性と関係
(5)
考えられる問題
(3)
関連項目
Eigenvalues
Eigenvectors
NullSpace
JordanDecomposition
SchurDecomposition
SingularValueDecomposition
QRDecomposition
チュートリアル
固有値と固有ベクトル
その他
行列分解
行列の操作
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