|
EDA365欢迎您登录!
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册
x
! x$ T3 q3 F: q$ |, q+ \- }6 m4 G
poly8 z. i, D) K. i; G$ J: f2 Q
Polynomial with specified roots or characteristic polynomial
2 c) r0 f- W0 @( {/ N
& b" N. N' P/ @/ U+ l% Y8 R8 b# i/ P V* o9 d }! ~* a- `
Syntax8 e3 C! u0 S4 c
$ n' Y, x0 x: C# Jp = poly(r)
( \; J5 G$ y/ _! \" e% O: O7 y% R/ n
p = poly(A), H2 g1 o! B7 ^' f5 l5 F9 o, e
( z m0 V* D& i0 [; M5 l+ d) |. l; ~* q+ h# c& H/ C, M) {% e3 V
Description9 T9 G* r; E$ N& q; X
6 {; c) ~+ b0 ]+ |7 E3 ~
p = poly(r),其中r是向量,返回其根是r元素的多项式的系数。
1 c2 Y% v. _9 Z5 B' _0 Z9 C! S0 w* X6 s7 z3 i6 l
由多项式的根求多项式,由特征多项式的根,即特征值求特征多项式。
0 ?% ]) r$ }2 {2 E' x' b ^. }2 @- [7 G- I9 \
7 t+ r1 }4 {# s! H& i1 A特征值的特征多项式
1 P2 K/ c" } v: M6 y0 y
7 j" f0 }0 \8 Z m9 ^; aCalculate the eigenvalues of a matrix, A.7 W! W3 _0 U- ]0 c% v4 m, k/ d
4 H) t5 j/ A4 c
2 |3 b; R2 S h; [% X
计算矩阵 A 的特征值
: n, X* w+ V; P( k; z- E2 m* J2 M) p1 X1 K6 ?* U; n
A = [1 8 -10; -4 2 4; -5 2 8]" V9 o' w" h2 \ X
; k$ A$ B' c$ J- h4 S( l0 ]9 `
A = 3×35 z% I2 X* U! m" M9 J! `
1 j) Z6 D" R4 n) j5 R! ~ P
1 8 -10
4 v( R' X8 N( e2 R9 @ T -4 2 4
8 M; y& E* Q! B1 Z' [ n5 y -5 2 8" H- F6 C, g5 g$ x1 N) X$ k, N1 f
$ d+ F) H' ~- R+ \% x! K
4 Y- V7 {" j6 t: x6 B% s Y
e = eig(A)5 Q- w/ ]! \5 a; T3 C+ c
# W6 w0 J) Q# u/ D) F
% ^, o( U7 J& k* n! f0 u
e = 3×1 complex9 `- o# w; D; P- B- X W/ O, X0 k2 P
" B ~) l7 U5 ?" K" w! Q6 Z! c
11.6219 + 0.0000i
& S3 E" x, U3 Y7 A7 t3 _& w -0.3110 + 2.6704i8 e( }) l* G R, c% j# Q) r/ i5 z2 r
-0.3110 - 2.6704i& Y& ~% @' p6 X/ F' Q. D
3 j5 q# C2 l6 E( s( ~7 e q
. S+ V8 Z% Y+ v9 K1 Y0 h由于e中的特征值是A的特征多项式的根,因此使用poly从e中的值确定特征多项式。4 [5 B; R# y8 v Y
" M+ y, F5 i& N/ {& |4 ~p = poly(e)
4 b) B7 H0 \0 w- u2 b3 l
g( R; t7 V( e5 B! s' p/ O* D/ C1 Jp = 1×4
* Y( U% h8 D8 o
. t! A: _; v+ j! ?) |. o; N 1.0000 -11.0000 -0.0000 -84.00003 M: O! J0 O' F( D3 R w
]! B! w/ A' N% |3 B' S- @
所以特征多项式可以写为:
. O V, o. x! O T' R, X7 f0 y4 v* {5 c9 d
x^3 - 11x^2 - 84 = 0;. K$ Q# s8 F# C: f. q6 K
5 l% ]+ _' o" ?4 p) [p = poly(A), 其中A是n×n矩阵,返回矩阵特征多项式的n + 1个系数det(λI-A)。
6 Z7 H5 @, ^4 |+ ~, k0 i
7 [3 u4 w' |- P, L/ K% I由矩阵返回特征多项式的系数。# C7 `" T- G' J; R7 Y* Y+ R! J9 b
" J) f+ A9 @; F
) v( \* G/ @$ \2 DCharacteristic Polynomial of Matrix
" D/ Q# F3 k, h* B
. r1 v9 l; d1 r' q$ wUse poly to calculate the characteristic polynomial of a matrix, A.$ r8 V, D$ C* [& z0 O0 T
& _, a& R; i! [+ j+ d" s
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]
" p4 ?5 X7 W3 C3 t- [* O* A0 W! ]! X4 X4 k! g6 O2 L
A = 3×3& B+ I5 q4 Q9 Z# d5 [# z1 u) i
+ g1 B" N! D; K9 m7 X% S9 G
1 2 3
: k" ? V0 o1 R7 j! I7 I 4 5 6
+ `) L% O# p' r1 w6 Y$ g8 j 7 8 0
3 m& p1 C2 y8 l* F# Z) }, v7 E+ d, H1 J- E5 M2 T
) t; [/ r) p9 ~: Tp = poly(A)
/ x' M5 Q' h1 S/ z, k4 U
+ `# ~3 M. `' F( N( w- Bp = 1×40 C9 t+ i1 a! z ^/ V& F$ y
: i5 E/ O! u( U0 m; A0 g% w% u% \
1.0000 -6.0000 -72.0000 -27.0000
$ `3 F b& ` ?4 g8 k% F9 m4 y% U5 B9 h: U
Calculate the roots of p using roots. The roots of the characteristic polynomial are the eigenvalues of matrix A.
) i' F C0 ~( k# A; k9 N4 t& { s
4 K2 C' n! {) e$ W: f# P5 e7 dr = roots(p)& x1 l4 e; ^! Z' }5 j; e, ~
$ d" z( n8 _3 z& F! }* j
r = 3×1
; l2 q$ a1 _6 [2 X, F
: K# M: _0 o! k: D+ _1 h 12.1229
* a- [* Q3 z/ d r -5.73450 c7 t$ N6 I; g3 v! \/ z8 M
-0.3884
# K, a6 X% H( V" h3 H再由根r来求其多项式y,可预期一样,y 和 p一致。3 w$ Z m# e# j. V0 V! d* E
/ z8 _4 x$ n8 r( K' r, v+ s+ _7 M/ s) {
; F0 |, C" q' S. ^/ A" | 3 w* b$ W, [6 f5 f6 @# P/ H9 z
/ y9 d- g8 V6 I0 N: j3 T* A7 S
2 q4 x/ G! [* i& I$ Z1 k' L6 W9 e8 C3 j' v# J5 d8 O0 y+ M
|
|