如何计算因子分析eigenvalue

设Mn阶阵E单位矩阵存数λ使M-λE奇异矩阵（即逆矩阵亦即行列式零）λ称M特征值特征值计算n阶阵A特征值λ使齐线性程组（A-λE）x=0非零解值λ满足程组｜A-λE｜=0λ都矩阵A特征值

#includeusing namespace std;#define M 6#define N 3void mulMatri(int x[M][N],int y[N][M],int z[M][M],int m,int n);int main(){ int i,j; int x[M][N],y[N][M],z[M][M]; for(i=0;i>x[i][j]; for(i=0;i>y[i][j]; mulMatri( x,y,z,M,N); cout。

代码是：

MatrixXf m = MatrixXf::Random(3,2);

JacobiSVD<MatrixXf> svd(m, ComputeThinU | ComputeThinV);

设正比系数为k

d=kv²L (1)

V=60（km/h) (2)

d =144L (3)

(2),(3)--->(1)

==>k=00004

==>d=00004v²L

d=00004v²L ≥05L

==>v²≥1250

车流量N = v/[（d+L）/1000]

=1000v/（00004v²L +L）

=1000/[00004vL +L/v]

分母最小时，N最大

00004vL +L/v≥2√(00004v'L L/v')=004L

此时00004vL =L/v ==>v²=2500

v=50车流量最大

一

MatrixXd M = MatrixXd::Zero(50, 50);

cout << Mblock(2, 3, 5, 6) << endl; //指的是M矩阵从(2,3)位置开始，下数5个元素，右数6个元素

Mblock(a, b, m ,n)指的是从下标(a,b)的元素开始，向下m个元素，向右n个元素。

注意，这两种转换方式都是浅拷贝，改变源数据的值拷贝后对象的值也会改变。

Eigen重载了<<，直接输出到文件即可。

区别是：

eigen adjoint指的是本证矩阵。

transpose指的是使变位;使变调;变换顺序;进行变换。

详细解释：

eigen 英['eɪdʒən] 美['eɪdʒən]

[词典] 特征的，本征;

[例句]He has done experiments complementary to those of Eigen

他做了一些实验，作为对艾根实验的补充。

adjoint 英[ə'dʒɔɪnt] 美[ə'dʒɔɪnt]

n 共轭; 伴随矩阵;

[例句]In this paper the idea of synchronous vector and adjoint matrix are proposed

本文提出了同步矢量和伴生矩阵的概念。

transpose 英[trænˈspəʊz] 美[trænˈspoʊz]

vt <数>移项; 使变位; <音>使变调; 变换顺序;

vi 进行变换;

n 转置阵;

[例句]Genetic engineers transpose or exchange bits of hereditary material from one organism to the next

遗传工程师将某一生物的小段遗传物质调换到另一生物，或与其互换。