办公软件excel求矩阵最大特征值
1. 如何求矩阵最大特征值
% 找到M的所有的特征根和对应的特征向量 [EigenVectors, EigenValues] = eig(M); % 把特征根写成向量形式 DiagonalVal = diag(EigenValues); % 把最大的特征值和对应的下标找到 [MaxEigenValue, Index] = max(DiagonalVal); % 找到最大的特征值对应的特征向量 MaxEigenVector = EigenVectors(:,Index);
2. 求矩阵最大特征值定义
对P的行用圆盘定理, 可以得到P的所有特征值的模<=1, 然而P*1 = 1(1是全1的列向量),
于是P有特征值1, 是为最大模特征值.
另由平稳分布的定义w = wP可知w正是P的对应于特征值1的(左)特征向量.
可证任何满足w = wP的w的各分量一定是同号的, 因为若w = wP, 则|w| = |w|P因为P>=0,
若w中有分量不同号, 于是至少有一个分量是正的, 对于这个分量w_j = |w_j| = \sum_i
|w_i| P_{ij},
然而又有w_j = \sum_i w_i P_{ij}, 因为P>=0, 于是逼得所有w分量都>=0.
下面是唯一性: 若有w1 = w1*P, 及w2 = w2*P. 如果w1和w2不共线, 必存在w3 = a*w1 +
b*w2使得w3分量不同号, 而另一方面又有
w3 = w3 * P, 矛盾. 于是存在唯一w = wP且|w|_1 = 1, 即平稳分布.
3. 如何求矩阵最大特征值公式
求特征值与特征向量： Eigensystem[{{1, 1, 2}, {2, 2, 1}, {3, 2, 2}}] 数值近似表示： Eigensystem[N[{{1, 1, 2}, {2, 2, 1}, {3, 2, 2}}]]
4. 求矩阵最大特征值例题
n阶矩阵的特征值有n个，其中值最大的就是最大特征值。
第一步：计算的特征多项式；
第二步：求出特征方程的全部根，即为的全部特征值；
第三步：对于的每一个特征值，求出齐次线性方程组：的一个基础解系，则可求出属于特征值的全部特征向量。
5. 求矩阵最大特征值spass
1、根据特征方程
求出各个特征值，λ是特征值，I代表单位矩阵，R是各个变量所形成的的相关矩阵，相关矩阵可以通过spss的相关命令求得，然后可以解出λ。
2、用求得的特征值λ，相关矩阵R这些条件，求出对应于特征值的特征向量e（i）（根据特征向量的求解方程RE=λE求出每个特征值的特征向量），所有的e（i）所形成的的矩阵就是Component Matrix 主成分矩阵，每个e（i）代表了每个主成分和每个变量的相关。
这个主成分系数矩阵要自己手算很麻烦的，知道大致的原理就可以了
6. 求矩阵最大特征值对应的特征向量
令|A-λE|=0，求出λ值。A是n阶矩阵，Ax=λx，则x为特征向量，λ为特征值。
设矩阵为A，特征向量是t，特征值是x，At=x*t，移项得（A-x*I）t=0，
∵t不是零向量
∴A-x*I=0，（2-x）（1-x）（-x）-4（2-x）=0，化简得（x-2）（x^2-x-4）=0，
∴矩阵有三个特征值：2，（1±根号17）/2。把特征值分别代入方程，设x=（a，b，c），可得到对于x=2，b=0，a+c=0，对应x=2的特征向量为（-1，0，1）（未归一化），其它x的一样做。
求矩阵的全部特征值和特征向量：
1、计算的特征多项式；
2、求出特征方程的全部根，即为的全部特征值；
3、对于的每一个特征值，求出齐次线性方程组：的一个基础解系，则的属于特征值的全部特征向量是（其中是不全为零的任意实数）
[注]：若是的属于的特征向量，则也是对应于的特征向量，因而特征向量不能由特征值惟一确定。反之，不同特征值对应的特征向量不会相等，亦即一个特征向量只能属于一个特征值。
7. 如何求矩阵最大特征值的方法
n阶矩阵的特征值有n个，其中值最大的就是最大特征值。
第一步：计算的特征多项式；
第二步：求出特征方程的全部根，即为的全部特征值；
第三步：对于的每一个特征值，求出齐次线性方程组：的一个基础解系，则可求出属于特征值的全部特征向量。
8. 求矩阵最大特征值的软件
用计算器是不能求矩阵特征值的，可以特征方程来求矩阵特征值。以A的特征值λ代入(λE-A)X=0，得方程组(λE-A)X=0，是一个齐次方程组，称为A的关于λ的特征方程组，可以用(λE-A)X=0来求矩阵特征值。求这个矩阵的特征值；
解：由特征方程det（λE-A）=（λ+2）（λ+2）（λ-4）=0解得A有2重特征值λ1=λ2=-2，有单特征值λ3=4。性质1：n阶方阵A=a（ij）的所有特征根为λ1,λ2,……，λn(包括重根） 。
性质2：若λ是可逆阵A的一个特征根，x为对应的特征向量，则1/λ 是A的逆的一个特征根，x仍为对应的特征向量。
性质3：若 λ是方阵A的一个特征根，x为对应的特征向量，则λ 的m次方是A的m次方的一个特征根，x仍为对应的特征向量。
性质4：设λ1,λ2,……，λn是方阵A的互不相同的特征值。x ij 是属于λi的特征向量( i=1,2,…,m)，则λ1,λ2,……，λm线性无关，即不相同特征值的特征向量线性无关 。
9. 求矩阵最大特征值和特征向量
[V,D]=eig(A);%V特征值，D特征向量；tz=max(D)
;%最大特征值[max_column, index_row] = max(D)
;%最大特征值所在位置a=V(:,index_row(2))对应特征向量