Каким образом можно посчитать вектор и числа с помощью JAMA? Здрасте! Вопрос с следующем: имеется матрица, нужно найти ее собственные векторы и числа. Все это происходит на JAVA. Есть библиотека JAMA в ней ЯКОБЫ есть возможность считать эти данные. Но в документации я это не нашел. Просьба подсказать каким образом можно посчитать вектор и числа с помощью JAMA, либо подскажите какие нибудь другие библиотеки. Благодарю за внимание :-)ru.wikipedia.org/wiki/JAMA_(библиотека)math.nist.gov/javanumerics/jama
Для вычисления собственных векторов и чисел матрицы с помощью JAMA, вы можете воспользоваться классом EigenvalueDecomposition. Ниже приведен пример кода:
import Jama.Matrix; import Jama.EigenvalueDecomposition; public class Main { public static void main(String[] args) { double[][] data = { {1, 0, 0}, {0, 2, 0}, {0, 0, 3} }; Matrix matrix = new Matrix(data); EigenvalueDecomposition eigen = new EigenvalueDecomposition(matrix); Matrix eigenvectors = eigen.getV(); double[] eigenvalues = eigen.getRealEigenvalues(); // Вывод собственных векторов и чисел System.out.println("Собственные векторы:"); eigenvectors.print(5, 5); System.out.println("Собственные числа:"); for (double value : eigenvalues) { System.out.println(value); } } }
Если вы не удовлетворены использованием JAMA, также можно рассмотреть использование других библиотек, например Apache Commons Math или EJML.
Для вычисления собственных векторов и чисел матрицы с помощью JAMA, вы можете воспользоваться классом EigenvalueDecomposition. Ниже приведен пример кода:
import Jama.Matrix;import Jama.EigenvalueDecomposition;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
double[][] data = {
{1, 0, 0},
{0, 2, 0},
{0, 0, 3}
};
Matrix matrix = new Matrix(data);
EigenvalueDecomposition eigen = new EigenvalueDecomposition(matrix);
Matrix eigenvectors = eigen.getV();
double[] eigenvalues = eigen.getRealEigenvalues();
// Вывод собственных векторов и чисел
System.out.println("Собственные векторы:");
eigenvectors.print(5, 5);
System.out.println("Собственные числа:");
for (double value : eigenvalues) {
System.out.println(value);
}
}
}
Если вы не удовлетворены использованием JAMA, также можно рассмотреть использование других библиотек, например Apache Commons Math или EJML.