C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量
2015-08-09 13:48
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Eigen库的配置比较容易,可以参考博客/article/1820902.html中的相关内容。关于Eigen库的矩阵+-×运算可参考:/article/1940382.html中的相关内容。本文主要讲解利用Eigen库计算矩阵的特征值及特征向量并与Matlab计算结果进行比较。
计算结果:
![](http://img.blog.csdn.net/20150809134027786)
Matlab计算结果
![](http://img.blog.csdn.net/20150809134207557)
C++Eigen库代码
#include <iostream> #include <Eigen/Dense> #include <Eigen/Eigenvalues> using namespace Eigen; using namespace std; void Eig() { Matrix3d A; A << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; cout << "Here is a 3x3 matrix, A:" << endl << A << endl << endl; EigenSolver<Matrix3d> es(A); Matrix3d D = es.pseudoEigenvalueMatrix(); Matrix3d V = es.pseudoEigenvectors(); cout << "The pseudo-eigenvalue matrix D is:" << endl << D << endl; cout << "The pseudo-eigenvector matrix V is:" << endl << V << endl; cout << "Finally, V * D * V^(-1) = " << endl << V * D * V.inverse() << endl; } int main() { Eig(); }
计算结果:
Matlab 代码
clear all clc A = [1 2 3;4 5 6;7 8 9] [V,D] = eig(A)
Matlab计算结果
结语
本人是在实验中利用Eigen库求取最小特征值对应特征向量做PCA分析时使用,曾经再不知道有Eigen库的情况下自己写过矩阵相关运算的模板类,现在接触到Eigen库,就把困扰过自己的问题今天做一个小小总结。相关文章推荐