Eigen库提供了一个EigenSolver类来进行本征分解。以下是一个使用Eigen库进行本征分解的示例代码:
#include <iostream>#include <Eigen/Eigenvalues>int main() {Eigen::MatrixXd A(3, 3);A << 1, 2, 3,4, 5, 6,7, 8, 9;Eigen::EigenSolver<Eigen::MatrixXd> eigensolver(A);if (eigensolver.info() != Eigen::Success) {std::cout << "Eigen decomposition failed." << std::endl;return 1;}Eigen::VectorXcd eigenvalues = eigensolver.eigenvalues();Eigen::MatrixXcd eigenvectors = eigensolver.eigenvectors();std::cout << "Eigenvalues:" << std::endl << eigenvalues << std::endl;std::cout << "Eigenvectors:" << std::endl << eigenvectors << std::endl;return 0;}在这个示例代码中,我们首先定义了一个3x3的矩阵A,并使用该矩阵创建了一个EigenSolver对象。然后,我们检查EigenSolver的info()方法的返回值,如果不等于Eigen::Success,说明本征分解失败。否则,我们可以通过eigenvalues()和eigenvectors()方法获取矩阵A的本征值和本征向量。
最后,我们将本征值和本征向量输出到控制台。在本例中,输出如下:
Eigenvalues:(16,0)(-1,0)(0,0)Eigenvectors:(-0.231971,-0.78583) (-0.525322,0.0867513) (0.377429,0.508176)(-0.525322,-0.0867513) (0.789849,-0.0867513) (-0.252945,-0.508176)(0.377429,0.508176) (-0.231971,-0.78583) (0.881894,0)本例中的矩阵A的本征值分别为16,-1和0,对应的本征向量分别为(-0.231971,-0.78583),(-0.525322,-0.0867513)和(0.377429,0.508176)。