在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)，常用的调用格式有5种：

(1) E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。

(2) [V,D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成V的列向量。

(3) [V,D]=eig(A,\'nobalance\')：与第2种格式类似，但第2种格式中先对A作相似变换后求矩阵A的特征值和特征向量，而格式3直接求矩阵A的特征值和特征向量。

(4) E=eig(A,B)：由eig(A,B)返回N×N阶方阵A和B的N个广义特征值，构成向量E。

(5) [V,D]=eig(A,B)：由eig(A,B)返回方阵A和B的N个广义特征值，构成N×N阶对角阵D，其对角线上的N个元素即为相应的广义特征值，同时将返回相应的特征向量构成N×N阶满秩矩阵，且满足AV=BVD。

在这里强调一下啊：eigs返回模最大的六个特征值及对应的特征向量，格式eigs(A,k)返回最大的k个。

eig 

Find eigenvalues and eigenvectors %%找到了特征值与特征向量

Syntax%%语法

d = eig(A)

d = eig(A,B)

[V,D] = eig(A)

[V,D] = eig(A,\'nobalance\')

[V,D] = eig(A,B)

[V,D] = eig(A,B,flag)

d = eig(A)和 [V,D] = eig(A)最为常用 注意，第一列为对应第一个特征值的特征向量，比如：

B=rand(4)

B =

    0.5653    0.7883    0.1365    0.9749

    0.2034    0.5579    0.3574    0.6579

    0.5070    0.1541    0.9648    0.0833

    0.5373    0.7229    0.3223    0.3344

>> [a,b]=eig(B)

a =

   -0.6277   -0.3761   -0.7333    0.7110

   -0.4304   -0.5162    0.2616   -0.2155

   -0.4297    0.1563    0.6049   -0.6471

   -0.4859    0.7534   -0.1672    0.1713

b =

    1.9539         0         0         0

         0   -0.3623         0         0

         0         0    0.3937         0

         0         0         0    0.4370

则1.9539对应的特征向量为：

   -1.2265

   -0.8410

   -0.8396

   -0.949