类 OrderedComplexEigenDecomposition

java.lang.Object
org.hipparchus.linear.ComplexEigenDecomposition
org.hipparchus.linear.OrderedComplexEigenDecomposition

public class OrderedComplexEigenDecomposition extends ComplexEigenDecomposition
给定矩阵 A,计算复特征值分解 A = VDV^{T}。确保对角线上的特征值在升序排列。
  • 构造器详细资料

    • OrderedComplexEigenDecomposition

      public OrderedComplexEigenDecomposition(RealMatrix matrix)
      分解的构造函数。
      参数:
      matrix - 实矩阵。
    • OrderedComplexEigenDecomposition

      public OrderedComplexEigenDecomposition(RealMatrix matrix, double eigenVectorsEquality, double epsilon, double epsilonAVVDCheck)
      分解的构造函数。

      参数 eigenVectorsEquality 用于确保使用逆迭代找到的 L∞-归一化特征向量彼此不同。如果 \(min(|e_i-e_j|,|e_i+e_j|)\) 小于此阈值,则算法认为再次找到已知向量,因此放弃该向量并尝试使用不同的起始向量进行新的逆迭代。此值应远大于用于收敛的 epsilon

      此构造函数调用带有比较器的 OrderedComplexEigenDecomposition(RealMatrix, double, double, double, Comparator),其中实排序作为主要排序顺序,虚排序作为次要排序顺序。

      参数:
      matrix - 实矩阵。
      eigenVectorsEquality - 小于此阈值的特征向量被视为相等
      epsilon - 用于内部测试的 Epsilon(例如奇异性,特征值比率等)
      epsilonAVVDCheck - 最终 AV=VD 检查的 Epsilon 标准
      从以下版本开始:
      1.9
    • OrderedComplexEigenDecomposition

      public OrderedComplexEigenDecomposition(RealMatrix matrix, double eigenVectorsEquality, double epsilon, double epsilonAVVDCheck, Comparator<Complex> eigenValuesComparator)
      分解的构造函数。

      参数 eigenVectorsEquality 用于确保使用逆迭代找到的 L∞-归一化特征向量彼此不同。如果 \(min(|e_i-e_j|,|e_i+e_j|)\) 小于此阈值,则算法认为再次找到已知向量,因此放弃该向量并尝试使用不同的起始向量进行新的逆迭代。此值应远大于用于收敛的 epsilon

      参数:
      matrix - 实矩阵。
      eigenVectorsEquality - 小于此阈值的特征向量被视为相等
      epsilon - 用于内部测试的 Epsilon(例如奇异性,特征值比率等)
      epsilonAVVDCheck - 最终 AV=VD 检查的 Epsilon 标准
      eigenValuesComparator - 用于排序特征值的比较器
      从以下版本开始:
      3.0
  • 方法详细资料