我认为更好的问题是,为什么eigendecomposition方法成功。矩阵元素跨度36个数量级,即。,超出了双浮点精度应将处理。
expm函数问题的矩阵
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非常特殊的矩阵:
= 1 e20;
b =每股收益;
c = 1;
= [0,b; 0 c 0; - b, 0, A];
disp (”答:“),disp (num2str (A))
答:
1 e + 20 e-16 2.220446049250313 0
0 1 0
-2.220446049250313 e-16 0 1 e + 20
已知的矩阵指数为:
扩张= exp () * (…
(1 0 0,0,0,0,0,0,1]* cos (b) +…
(0,0,1,0,0,0,1,0,0]* sin (b)) +…
(0,0,0,0,exp (c), 0, 0, 0, 0);
扩张=
0 0 0
2.7183 0 0
0 0 0
Matlab函数expm给错误的结果:
expm (A)
ans =
0 0 0
0 1 0
0 0 0
但直接计算expm (A)通过定义又给正确的结果:
[V D] = eig(一个);
指数平均数= V *诊断接头(exp(诊断接头(D))) / V
指数平均数=
0 0 0
2.7183 0 0
0 0 0
那么,什么是毛病expm函数?坏Pade逼近的实施?
接受的答案
更多的答案(2)
鲍比程
2021年8月12日
这是一个软弱的缩放和平方算法。EXPM内部,您可以阅读实现,有特殊治疗对角处理极端的情况下,但这只是触发如果输入是由于舒尔的形式表现。你可以叫舒尔创建舒尔分解,并将舒尔的形式传递给EXPM触发特殊的对角线治疗。
> > = 1 e20;
> > b =每股收益;
> > c = 1;
> > = [0,b; 0 c 0; - b, 0, A];
> > [Q T] =舒尔(A);
> > Q * expm (T) *问‘
ans =
0 0 0
2.7183 0 0
0 0 0
Noorolhuda wyal
2022年11月22日
= 1 e20;
b =每股收益;
c = 1;
= [0,b; 0 c 0; - b, 0, A];
B = vpa(一个);
指数平均数= expm (B)
