MATLAB计算矩阵特征值和特征向量矩阵1：1 1/5 1/3 1/35 1 5 53 1/5 1 1/33 1/5 3 1矩阵2：1 3 1 5 1/7 71/3 1 3 1/3 1/9 51 1/3 1 1/3 1/5 71/5 3 3 1 1/5 57 9 5 5 1 91/7 1/5 1/7 1/5 1/9 1矩阵3：1 5 1/3 1/31/5 1 3 33 1/3 1 33 1/3 1/3 1矩

MATLAB计算矩阵特征值和特征向量矩阵1：1 1/5 1/3 1/35 1 5 53 1/5 1 1/33 1/5 3 1矩阵2：1 3 1 5 1/7 71/3 1 3 1/3 1/9 51 1/3 1 1/3 1/5 71/5 3 3 1 1/5 57 9 5 5 1 91/7 1/5 1/7 1/5 1/9 1矩阵3：1 5 1/3 1/31/5 1 3 33 1/3 1 33 1/3 1/3 1矩
MATLAB计算矩阵特征值和特征向量
矩阵1：
1 1/5 1/3 1/3
5 1 5 5
3 1/5 1 1/3
3 1/5 3 1
矩阵2：
1 3 1 5 1/7 7
1/3 1 3 1/3 1/9 5
1 1/3 1 1/3 1/5 7
1/5 3 3 1 1/5 5
7 9 5 5 1 9
1/7 1/5 1/7 1/5 1/9 1
矩阵3：
1 5 1/3 1/3
1/5 1 3 3
3 1/3 1 3
3 1/3 1/3 1
矩阵4：
1 1/3 1/3
3 1 3
3 1/3 1
矩阵5:
1 7 1/3 9
1/7 1 1/7 7
3 7 1 9
1/9 1/7 1/9 1

MATLAB计算矩阵特征值和特征向量矩阵1：1 1/5 1/3 1/35 1 5 53 1/5 1 1/33 1/5 3 1矩阵2：1 3 1 5 1/7 71/3 1 3 1/3 1/9 51 1/3 1 1/3 1/5 71/5 3 3 1 1/5 57 9 5 5 1 91/7 1/5 1/7 1/5 1/9 1矩阵3：1 5 1/3 1/31/5 1 3 33 1/3 1 33 1/3 1/3 1矩
>> A=sym('[1 1/5 1/3 1/3;5 1 5 5;3 1/5 1 1/3;3 1/5 3 1 ]')
A =
[ 1,1/5,1/3,1/3]
[ 5,1,5,5]
[ 3,1/5,1,1/3]
[ 3,1/5,3,1]
>> [V,D]=eig(A)
V =
[ 1/3*i*3^(1/2),-1/3*i*3^(1/2),1/3*3^(1/2),-1/3*3^(1/2)]
[ -5,-5,5,5]
[ 1,1,1,1]
[ -i*3^(1/2),i*3^(1/2),3^(1/2),-3^(1/2)]
D =
[ 2/3*i*3^(1/2),0,0,0]
[ 0,-2/3*i*3^(1/2),0,0]
[ 0,0,2+4/3*3^(1/2),0]
[ 0,0,0,2-4/3*3^(1/2)]
其它的道理一样.
[V,D] = EIG(X) produces a diagonal matrix D of eigenvalues and a full matrix V whose columns are the corresponding eigenvectors so that X*V = V*D.
V是特征向量,D是特征值

若已知矩阵为A，则[V,D]=eig(A)，其中对角阵D的对角元素为A的特征值，而矩阵D的每一列向量为其所对应的特征向量。
矩阵1：
V =
[ 1/3*i*3^(1/2), -1/3*i*3^(1/2), 1/3*3^(1/2), -1/3*3^(1/2)]
[ -5, -5, ...

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若已知矩阵为A，则[V,D]=eig(A)，其中对角阵D的对角元素为A的特征值，而矩阵D的每一列向量为其所对应的特征向量。
矩阵1：
V =
[ 1/3*i*3^(1/2), -1/3*i*3^(1/2), 1/3*3^(1/2), -1/3*3^(1/2)]
[ -5, -5, 5, 5]
[ 1, 1, 1, 1]
[ -i*3^(1/2), i*3^(1/2), 3^(1/2), -3^(1/2)]


D =
[ 2/3*i*3^(1/2), 0, 0, 0]
[ 0, -2/3*i*3^(1/2), 0, 0]
[ 0, 0, 2+4/3*3^(1/2), 0]
[ 0, 0, 0, 2-4/3*3^(1/2)]
其他的算出来结果老长了，就不列出来了。

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