Matlab Codgen eig()函数 - 奇怪的行为

时间:2015-08-25 13:45:28

标签: matlab code-generation eigenvector eigenvalue matlab-coder

首先,不要被长篇文章所愚弄,没有很多代码只是对结果的观察,所以几乎没有示例矩阵。

这与此问题有点相关:Matlab Codegen Eig Function - Is this a Bug?

我知道mex / C / C ++翻译的eig()函数在MATLAB中使用相同的函数时可能不会返回相同的特征向量,这很好,但是我对结果感到疑惑我很沮丧得到。

首先是这个简单的例子:

Output
% c = diagonal matrix of eigenvalues
% b = matrix whose columns are the corresponding right eigenvectors

function [ b, c ] = eig_test(a)
    [b, c] = eig(a);
end

[b,c] = eig_test(magic(5))运行,返回:

b =
-0.4472    0.0976   -0.6330    0.6780   -0.2619
-0.4472    0.3525    0.5895    0.3223   -0.1732
-0.4472    0.5501   -0.3915   -0.5501    0.3915
-0.4472   -0.3223    0.1732   -0.3525   -0.5895
-0.4472   -0.6780    0.2619   -0.0976    0.6330

c =
65.0000         0         0         0         0
      0  -21.2768         0         0         0
      0         0  -13.1263         0         0
      0         0         0   21.2768         0
      0         0         0         0   13.1263

将其翻译为mex函数并运行eig_test_mex(magic(5))会返回:

b =
0.4472 + 0.0000i   0.0976 + 0.0000i  -0.6330 + 0.0000i   0.6780 + 0.0000i  -0.2619 + 0.0000i
0.4472 + 0.0000i   0.3525 + 0.0000i   0.5895 + 0.0000i   0.3223 + 0.0000i  -0.1732 + 0.0000i
0.4472 + 0.0000i   0.5501 + 0.0000i  -0.3915 + 0.0000i  -0.5501 + 0.0000i   0.3915 + 0.0000i
0.4472 + 0.0000i  -0.3223 + 0.0000i   0.1732 + 0.0000i  -0.3525 + 0.0000i  -0.5895 + 0.0000i
0.4472 + 0.0000i  -0.6780 + 0.0000i   0.2619 + 0.0000i  -0.0976 + 0.0000i   0.6330 + 0.0000i


c =
65.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i
0.0000 + 0.0000i -21.2768 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i
0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i -13.1263 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i
0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i  21.2768 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i
0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i  13.1263 + 0.0000i

现在这里的值实际上是相同的(第一个矢量除了 - 符号之外),但这些复杂的虚部来自哪里?

第二个例子:

使用与上面相同的功能,输入矩阵现在是下面的而不是magic(5)

input_matrix =
 0.0440   -0.0000    0.0486    0.0752    0.0848    0.0881    0.0883    0.0874    0.0856    0.0832    0.0805    0.0775    0.0742    0.0709    0.0676    0.0644    0.0612    0.0580    0.0548    0.0518    0.0487
-0.0000         0   -0.0000   -0.0000         0   -0.0000   -0.0000         0         0   -0.0000   -0.0000   -0.0000         0         0   -0.0000   -0.0000         0         0         0   -0.0000         0
 0.0486   -0.0000    0.1253    0.1231    0.1128    0.1028    0.0940    0.0867    0.0803    0.0747    0.0697    0.0651    0.0609    0.0570    0.0535    0.0503    0.0473    0.0446    0.0421    0.0397    0.0375
 0.0752   -0.0000    0.1231    0.3049    0.2850    0.2641    0.2454    0.2297    0.2157    0.2034    0.1924    0.1820    0.1723    0.1636    0.1556    0.1482    0.1414    0.1351    0.1292    0.1237    0.1186
 0.0848         0    0.1128    0.2850    0.3941    0.3685    0.3451    0.3253    0.3077    0.2921    0.2780    0.2646    0.2521    0.2407    0.2303    0.2207    0.2119    0.2036    0.1959    0.1887    0.1819
 0.0881   -0.0000    0.1028    0.2641    0.3685    0.4420    0.4161    0.3943    0.3746    0.3571    0.3413    0.3262    0.3120    0.2990    0.2871    0.2762    0.2661    0.2566    0.2478    0.2396    0.2318
 0.0883   -0.0000    0.0940    0.2454    0.3451    0.4161    0.4705    0.4474    0.4266    0.4079    0.3910    0.3748    0.3595    0.3455    0.3326    0.3208    0.3098    0.2996    0.2900    0.2811    0.2726
 0.0874         0    0.0867    0.2297    0.3253    0.3943    0.4474    0.4918    0.4701    0.4507    0.4330    0.4160    0.3999    0.3851    0.3716    0.3591    0.3474    0.3366    0.3265    0.3170    0.3080
 0.0856         0    0.0803    0.2157    0.3077    0.3746    0.4266    0.4701    0.5067    0.4868    0.4686    0.4511    0.4343    0.4190    0.4049    0.3919    0.3798    0.3686    0.3580    0.3481    0.3387
 0.0832   -0.0000    0.0747    0.2034    0.2921    0.3571    0.4079    0.4507    0.4868    0.5182    0.4997    0.4817    0.4645    0.4487    0.4343    0.4209    0.4084    0.3968    0.3859    0.3757    0.3660
 0.0805   -0.0000    0.0697    0.1924    0.2780    0.3413    0.3910    0.4330    0.4686    0.4997    0.5269    0.5087    0.4911    0.4751    0.4603    0.4466    0.4339    0.4220    0.4108    0.4003    0.3905
 0.0775   -0.0000    0.0651    0.1820    0.2646    0.3262    0.3748    0.4160    0.4511    0.4817    0.5087    0.5317    0.5140    0.4977    0.4827    0.4688    0.4559    0.4438    0.4325    0.4218    0.4117
 0.0742         0    0.0609    0.1723    0.2521    0.3120    0.3595    0.3999    0.4343    0.4645    0.4911    0.5140    0.5337    0.5173    0.5021    0.4881    0.4750    0.4628    0.4514    0.4406    0.4304
 0.0709         0    0.0570    0.1636    0.2407    0.2990    0.3455    0.3851    0.4190    0.4487    0.4751    0.4977    0.5173    0.5351    0.5199    0.5057    0.4926    0.4803    0.4687    0.4578    0.4475
 0.0676   -0.0000    0.0535    0.1556    0.2303    0.2871    0.3326    0.3716    0.4049    0.4343    0.4603    0.4827    0.5021    0.5199    0.5362    0.5220    0.5087    0.4963    0.4847    0.4737    0.4634
 0.0644   -0.0000    0.0503    0.1482    0.2207    0.2762    0.3208    0.3591    0.3919    0.4209    0.4466    0.4688    0.4881    0.5057    0.5220    0.5370    0.5237    0.5112    0.4995    0.4885    0.4781
 0.0612         0    0.0473    0.1414    0.2119    0.2661    0.3098    0.3474    0.3798    0.4084    0.4339    0.4559    0.4750    0.4926    0.5087    0.5237    0.5376    0.5251    0.5134    0.5023    0.4918
 0.0580         0    0.0446    0.1351    0.2036    0.2566    0.2996    0.3366    0.3686    0.3968    0.4220    0.4438    0.4628    0.4803    0.4963    0.5112    0.5251    0.5381    0.5263    0.5152    0.5047
 0.0548         0    0.0421    0.1292    0.1959    0.2478    0.2900    0.3265    0.3580    0.3859    0.4108    0.4325    0.4514    0.4687    0.4847    0.4995    0.5134    0.5263    0.5384    0.5273    0.5167
 0.0518   -0.0000    0.0397    0.1237    0.1887    0.2396    0.2811    0.3170    0.3481    0.3757    0.4003    0.4218    0.4406    0.4578    0.4737    0.4885    0.5023    0.5152    0.5273    0.5387    0.5281
 0.0487         0    0.0375    0.1186    0.1819    0.2318    0.2726    0.3080    0.3387    0.3660    0.3905    0.4117    0.4304    0.4475    0.4634    0.4781    0.4918    0.5047    0.5167    0.5281    0.5389

运行[b,c] = eig_test(input_matrix)返回:

b =
 0.0000   -0.0085   -0.0117   -0.0166   -0.0251   -0.0442    0.1334    0.9260   -0.1493    0.0548   -0.0283    0.0382    0.0170    0.0977    0.1285   -0.1697    0.1100   -0.1149    0.0635    0.0881    0.0424
 1.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0000    0.0000    0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000
-0.0000    0.0020    0.0029    0.0042    0.0067    0.0125   -0.0404   -0.2919    0.0495   -0.0178    0.0219    0.0179    0.1086    0.2330    0.4679   -0.5139    0.4286   -0.3220    0.2241    0.1454    0.0392
 0.0000    0.0001    0.0001    0.0002    0.0003    0.0005   -0.0010   -0.0102   -0.0017   -0.0143   -0.0484   -0.1305   -0.2829   -0.4495   -0.4237    0.0949    0.2592   -0.3986    0.4161    0.3145    0.1072
-0.0000    0.0001    0.0002    0.0003    0.0006    0.0005   -0.0076   -0.0267    0.0241    0.0641    0.1763    0.3391    0.4702    0.3538   -0.0858    0.3847   -0.2103   -0.1113    0.3607    0.3698    0.1531
 0.0000    0.0001    0.0001    0.0003   -0.0001    0.0044    0.0173   -0.0280   -0.0740   -0.2070   -0.3832   -0.4693   -0.2586    0.1790    0.3224    0.0909   -0.3636    0.1799    0.2003    0.3654    0.1849
 0.0000    0.0001    0.0001   -0.0000    0.0029   -0.0168   -0.0758    0.0155    0.2178    0.4038    0.4549    0.1676   -0.2686   -0.2836    0.1914   -0.2398   -0.2029    0.3295    0.0210    0.3288    0.2079
-0.0000    0.0001    0.0000    0.0015   -0.0114    0.0623    0.1958   -0.0857   -0.3987   -0.4488   -0.1154    0.3136    0.2223   -0.2549   -0.1457   -0.2976    0.0628    0.3254   -0.1323    0.2755    0.2255
-0.0000    0.0001    0.0005   -0.0058    0.0419   -0.1658   -0.3782    0.0966    0.4538    0.1163   -0.3266   -0.1826    0.2893    0.0922   -0.2891   -0.1140    0.2566    0.2114   -0.2394    0.2128    0.2385
 0.0000    0.0001   -0.0020    0.0224   -0.1169    0.3338    0.4695   -0.1012   -0.1655    0.3142    0.1810   -0.3027   -0.0583    0.2923   -0.1581    0.1266    0.3013    0.0487   -0.2951    0.1468    0.2482
-0.0000   -0.0003    0.0085   -0.0675    0.2572   -0.4725   -0.2826   -0.0124   -0.2658   -0.2251    0.2927    0.0580   -0.2952    0.1782    0.0838    0.2657    0.2098   -0.1089   -0.3025    0.0811    0.2552
 0.0000    0.0016   -0.0282    0.1667   -0.4258    0.4018   -0.1483    0.0743    0.2952   -0.2511   -0.1046    0.3011   -0.1748   -0.0861    0.2409    0.2463    0.0445   -0.2242   -0.2699    0.0183    0.2593
-0.0000   -0.0060    0.0796   -0.3248    0.4873   -0.0371    0.3582   -0.0471    0.1556    0.1904   -0.3026    0.1397    0.1135   -0.2564    0.2258    0.1072   -0.1212   -0.2793   -0.2087   -0.0393    0.2613
-0.0000    0.0202   -0.1839    0.4791   -0.2780   -0.3330   -0.0369   -0.0733   -0.2823    0.2701   -0.0569   -0.1694    0.2707   -0.2224    0.0779   -0.0674   -0.2333   -0.2741   -0.1307   -0.0908    0.2618
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 0.0000    0.1366   -0.4999    0.2085    0.3815    0.1931    0.0665    0.0563    0.2298   -0.2886    0.2299   -0.1025   -0.0438    0.1536   -0.2162   -0.2443   -0.2244   -0.1314    0.0362   -0.1730    0.2594
-0.0000   -0.2750    0.5187    0.2125   -0.1234   -0.2906    0.3002   -0.0330    0.2275   -0.0976   -0.0389    0.1510   -0.2225    0.2429   -0.2221   -0.1981   -0.1272   -0.0288    0.1102   -0.2036    0.2569
 0.0000    0.4544   -0.2791   -0.3911   -0.2949   -0.1393   -0.0141   -0.0736   -0.1126    0.2031   -0.2494    0.2586   -0.2356    0.1924   -0.1303   -0.0881   -0.0057    0.0716    0.1710   -0.2273    0.2536
-0.0000   -0.5901   -0.1434    0.0927    0.2187    0.2750   -0.2874   -0.0090   -0.2727    0.2455   -0.2023    0.1516   -0.0947    0.0451    0.0094    0.0433    0.1096    0.1561    0.2158   -0.2445    0.2496
 0.0000    0.5431    0.4134    0.3143    0.2317    0.1604   -0.0958    0.0563   -0.0617    0.0119    0.0294   -0.0645    0.0962   -0.1161    0.1372    0.1548    0.1950    0.2157    0.2434   -0.2554    0.2451
-0.0000   -0.2286   -0.2287   -0.2288   -0.2283   -0.2265    0.2263    0.0338    0.2163   -0.2220    0.2231   -0.2228    0.2210   -0.2154    0.2075    0.2171    0.2365    0.2458    0.2538   -0.2607    0.2401


c =
-0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0    0.0063         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
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      0         0         0    0.0089         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0    0.0105         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0    0.0123         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0    0.0144         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0    0.0157         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0    0.0171         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.0203         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.0244         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.0298         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.0368         0         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.0464         0         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.0581         0         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.0762         0         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.1063         0         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.1746         0         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    0.3324         0         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    1.0781         0
      0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0    7.1136

[b,c] = eig_test_mex(input_matrix)运行mex版本会返回:

b=
0.0424+0.0000i  0.0881+0.0000i  0.0635+0.0000i  -0.1149+0.0000i 0.11+0.0000i    -0.1697+0.0000i 0.1285+0.0000i  0.0977+0.0000i  0.017+0.0000i   0.0382+0.0000i  -0.0283+0.0000i 0.0548+0.0000i  0.1493+0.0000i  -0.926+0.0000i  -0.1334+0.0000i 0.0085+0.0000i  -0.0442+0.0000i -0.0117+0.0000i -0.0251+0.0000i -0.0166+0.0000i 0+0.0000i
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0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0298   0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0244   0        0        0        0        0        0        0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0203   0        0        0        0        0        0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0171   0        0        0        0        0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0157   0        0        0        0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0144   0        0        0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0063   0        0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0123   0        0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0076   0        0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0105   0        0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0.0089   0
0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0        0

好的,所以复杂的虚部再次出现(为了清楚起见,我将其从矩阵c中移除)但注意了一些事情。在特征值矩阵c中,再次出现相同的值,但顺序相反。这是为什么?乍一看似乎b矩阵中的值也是相同的,只是列被反转,但是存在一些差异。但据我所知,这是可以的。

最后

我迷茫了两件事。一个是复数转换,另一个是逆序。

有没有人对最新情况有所了解。可以用更新的MATLAB版本或工具链解决第一个现象吗? (我在Ubuntu 12.04上使用MATLAB 2013,GCC 4.6)。可以用数学和实现的算法来解释第二现象以计算特征向量/值。任何可能的解释?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

对于特征值问题,不仅有一个有效答案。每当处理此类案例时,最佳做法是使用或定义规范形式将等效答案转换为相同答案。要将任何答案转换为这样的规范形式,我将应用以下步骤:

  1. 将所有特征向量归一化为长度1(例如:[-0.4472,-0.4472,-0.4472,0.4472,0.4472]'而不是[-1,-1,-1,1,1]')。可以使用b=bsxfun(@rdivide,b,sqrt(sum(b.^2,1)))
  2. 来实现
  3. 对于第一个分量中具有负值的每个特征向量,取负值。 (例如:[0.4472,0.4472,0.4472,-0.4472,-0.4472]'而不是[-0.4472,-0.4472,-0.4472,0.4472,0.4472]')。可以使用b=bsxfun(@times,sign(b(1,:)),b)
  4. 来实现
  5. 按特征值的升序对特征向量和特征值进行排序。可以使用this code
  6. 来实现

    请注意,这只是一种规范形式,而不是规范形式。可能已经建立了规范形式,但我没有找到任何参考,所以我基本上把我们上面讨论的内容放在一起来定义规范形式。在数学上,应用这样的规范形式产生了独特的解决方案。在实践中,由于浮点精度误差,您将观察到微小的差异。