我正在使用LAPACK库中的DSYEV和DSYEVD来查找特征值和特征向量(编译语法:gfortran -llapack)。但是,我发现特定矩阵的特征值(-0.44,0.35,0.88
)错误。出了什么问题?
可以很容易地看到矩阵具有零行列式,因此至少一个特征值必须为零。
这是我的代码(希望它不是太大):
Program Real_Eigenvec
implicit none
integer, parameter:: n=3
integer:: i,j, flag
real*8:: A(n,n),X(n,n)
real*8:: lambda(n)
real*8, parameter:: p=0.5d0/dsqrt(2.d0), q=1.d0-1.d0/dsqrt(2.d0)
Print*,'Enter flag: 0 for DSYEV, 1 for DSYEVD'
Read*, flag
A= transpose(reshape((/ 0.d0, 1.d0, 0.d0, p, q, p, 0.5d0, 0.0d0, 0.5d0 /), shape(A)))
print*,'Dimension of the matrix, n=',int(sqrt(float(size(A))))
Print*,'A matrix in full form:'
Do i=1,n
print 100, (A(i,j),j=1,n)
End Do
call Eigen(A,lambda,X,n,flag)
! Print the eigenvalues and eigenvectors.
PRINT 200
DO i = 1, n
PRINT 201, lambda(i), (X(i,j), j=1,n)
END DO
100 FORMAT (1X,10(:2X,F10.2))
200 FORMAT (/1X, 'Eigenvalue', 16X, 'Eigenvector^T')
201 FORMAT (1X, F10.2,4X,6(:f10.2))
End Program Real_Eigenvec
!!! SUBROUTINES -----------------------------------------
Subroutine Eigen(A,lambda,X,n,flag)
implicit none
integer:: i,n,flag
real*8:: A(n,n),Ap(n,n),X(n,n)
real*8:: lambda(n)
real*8, allocatable :: work(:)
integer, allocatable :: iwork(:)
integer:: lwork,liwork,info
print*,'n in Eiegen routine=',n
lwork=3*n-1 ! DSYEV for flag=0
if (flag==1) then ! DSYEVD for flag=1
lwork=1+6*n+2*n**2
end if
liwork=3+5*n
allocate(work(lwork))
allocate(iwork(liwork))
Ap=A
if (flag==0) then
CALL DSYEV ('v', 'l', n, Ap, n, lambda, work, lwork, info)
else
CALL DSYEVD ('V', 'U', n, Ap, n, lambda, work, &
& lwork, iwork, liwork, info)
! For doumentation visit: http://www.netlib.org/lapack/explore-html/d1/da2/dsyevd_8f.html
end if
X=Ap
print*,'info=',info
deallocate(work)
deallocate(iwork)
End Subroutine Eigen
答案 0 :(得分:7)
如lapack documentation中所述,DSYEV
可用于对称矩阵。
DSYEV计算所有特征值,并且可选地计算实对称矩阵A的特征向量。
在示例中,矩阵A
不是对称的
Dimension of the matrix, n= 3
A matrix in full form:
0.00 1.00 0.00
0.35 0.29 0.35
0.50 0.00 0.50
在这种情况下,您应该使用DGEEV
用于非对称matrices
DGEEV计算N-by-N实际非对称矩阵A,特征值以及可选的左和/或右特征向量。
一般情况下,使用特征值是复数,因此您必须提供WR
和WL
。此外,您需要定义是否需要左VL
或右VR
特征向量。
A * v(j) = lambda(j) * v(j)
u(j)**H * A = lambda(j) * u(j)**H
该功能的定义是:
DGEEV(JOBVL, JOBVR, N, A, LDA, WR, WI, VL, LDVL, VR, LDVR, WORK, LWORK, INFO)
我建议像
一样使用它LWORK = 4*N
CALL DGEEV( 'N', 'V', n, A, n, wr, wl, Ap, n, Ap, n, work, lwork, info )
为了获得左右特征向量,使用
real*8:: A(n,n),VL(n,n),VR(n,n)
real*8:: wr(n),wl(n)
lwork = 4*N
allocate(work(lwork))
CALL DGEEV( 'V', 'V', n, A, n, wr, wl, VL, n, VR, n, work, lwork, info )
对于矩阵,所有特征值的虚部都为零。所以特征值是(1.00, -0.21, 0.00)
。