我有一个2×2符号矩阵M=矩阵([a,b,c,d]),其中它的元素{a,b,c,d}的数值范围已知。在python中是否有已知的数值方法来返回M的特征值和特征向量的范围?我对python很陌生,所以我尝试使用sympy.diagonalize()方法P, D = M.diagonalize(),但似乎只有当元素是固定的(而不是范围)时才能工作。linspace(d_min,d_max,5):
请原谅这个简单的问题,但是如何在R中进行特征值分解?公式为A=VDV^(-1),其中A是方阵,V是包含A的特征向量的矩阵,D是包含A的不同特征值的对角线矩阵。下面是一个可重复的例子:matrixa <- cbind(c(0.589, 0.202),c(0.033, 0.869))
##This is what I tried
注意:由于这一挑战只适用于方阵,所以每当我使用“矩阵”一词时,都假定我指的是方阵。为了简洁起见,我不再使用“正方形”的描述。对于具有不同特征值的矩阵(通过求解det(A-λI) = 0 For λ给出的矩阵特征多项式的根,其中I是与A相同维数的单位矩阵),对角化很简单:D是主对角线上有特征值的矩阵,P是由对应于这些特征值的特征向量形成的<