java语言编写的一个求特征值和特征向量，算法是：先采用正交分解进行QR分解，然后进行迭代N次后求出对角矩阵和正交矩阵，对角矩阵即为特征值，正交矩阵即为特征向量。

【工程数学基础】1_特征值与特征向量 笔记

矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵 的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。绝对的好资源，我的目的直接，绝对满足你在数值分析或是数值代数方面对特征值、特征向量的所有要求！！！！ 5分绝对划算，因为这些资源可以算是csdn上所有这方面知道的一个集中，我花了将近70分将所有这些下载来，现在打包全给您了，绝对划算！！！！！

SAS 系统是世界公认的权威性统计软件之一，是一个大型集成信息分析管理系统。 本次论文是用SAS 系统对2007 各地区农村居民家庭平均每人现金现金支出状况进行分析采用的数据是北京、天津等省农村居民家庭平均每人现金现金支出状（原始数据见附录）。 选出31省的情况作为统计分析数据，其中分析的项目为：期内现金支出、生产费用支出、家 庭经营费用支出、农业生产支出、牧业生产支出、购买生产性固定资产支出、税费支出、生活消费 现金支出、财产性支出、转移性支出，次用变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9 、X10。运用SAS 软件，运用主成分分析的方法对数据进行处理： （一）对于所选取的统计数据用MEANS 过程进行简单描述统计分析，得出数据平均值、数据标准差等。 （二）对于所选取的统计数据用INSIGHT 模块做主成分分析计算协方差矩阵的特征值或是计算相关系数矩阵的特征值（Eigenvalue ）、简单统计量、相关系数矩阵、相关系数矩阵的特征值以及相关系数矩阵的特征向量。系统默认计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 （三）由相关系数矩阵的两个最大特征值的特征向量，可以写出第一、第二主成分以及第三主成分 的得分。从以上结论分析可以知道影响各地区地区农村居民家庭平均每人现金支出的主要因素，从、 可以更好的帮助国家调节国民经济和产业结构，使人民的生活更加富裕。

设计思想：用带双步位移的QR分解法求矩阵A（10*10）的全部特征值。在计算出A的基础上，先利用Householder矩阵对矩阵A作相似变换，把A化为拟上三角矩阵A(n-1)，然后进行带双步位移的QR分解（其中Mk的QR分解可调用子程序），通过调用一元二次方程的根解二阶块矩阵的特征值，最后计算出A(n-1)的特征值，即为A的特征值，然后对实特征值利用列主元高斯消元法求解其对应的特征向量。

雅克比法求取矩阵特征值和特征向量 考虑线性方程组Ax = b时，一般当A为低阶稠密矩阵时，用主元消去法解此方程组是有效方法。但是，对于由工程技术中产生的大型稀疏矩阵方程组，利用迭代法求解此方程组就是合适的，在计算机内存和运算两方面，迭代法通常都可利用A中有大量零元素的特点。雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种。

雅可比法用于对称矩阵，QR用于非对称矩阵。 QR分解法求特征向量及其特征值c++程序源于feitian_feiwu的资源，本资源增加了复特征值对应的特征向量计算。 vs2013下调试通过，复特征向量不唯一，程序里提供了在线验证网址，

matlab中的eig函数 求特征值和特征向量

Matrix_Calculations 线性方程组 特征值和特征向量 奇异值分解 最小二乘法 目的 该项目旨在实现稠密矩阵的某些矩阵运算（稠密矩阵是具有零元素数量非常有限的矩阵。）包括求解线性方程组，查找矩阵的特征值和特征向量，求解最小二乘问题以及执行奇异值分解。 实现的矩阵由2D长双精度数组表示，对于大小小于10,000的矩阵应该足够了。 如果矩阵的大小很大，则矩阵元素应存储在多台计算机中，并且应该相应地修改所提及的操作的实现。 实施方式 在整个项目中，我将long double的数据类型定义为LDouble ，将LDouble *定义为LDPtr ，将unsigned int定义为MInt 。 家庭户 此类表示Householder矩阵，该矩阵由向量x生成，形式为H = I-beta * v * transpose（v），其中beta是一个恒定的实数。 令H * x为一个向量，则该向

乘幂法是用于求大型稀疏矩阵的主特征值的迭代方法，此程序自编