在循环过程中读取MatLab中的零值

当我尝试运行循环时，在MatLab中遇到了一个问题。对于循环中的每个迭代，计算3x3矩阵的特征值和特征向量（每个迭代的矩阵不同）。此外，每次迭代应始终产生一个形式为[0 a 0]的特征向量，其中只有中间值a为非零

我需要得到出现这种情况的特征向量矩阵列的索引。为此，我在主循环（生成矩阵的地方）中设置了以下循环：

问题在于，所讨论的特征向量矩阵有时会有以下形式的输出：

eigenvectors =

   -0.7310   -0.6824         0
         0         0    1.0000
    0.6824   -0.7310         0

eigenvectors =

    0.0000    0.6663    0.7457
   -1.0000    0.0000    0.0000
   -0.0000   -0.7457    0.6663

在这种情况下，我的代码运行良好，我得到

索引\u sh=3。

但是，有时矩阵的形式是：

eigenvectors =

   -0.7310   -0.6824         0
         0         0    1.0000
    0.6824   -0.7310         0

eigenvectors =

    0.0000    0.6663    0.7457
   -1.0000    0.0000    0.0000
   -0.0000   -0.7457    0.6663

在这种情况下，MatLab不会给

index_sh

赋值，即使在这种情况下我希望

index_sh

等于1

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如果有人知道我如何解决这个问题，那么当0被写成

0.0000

时，MatLab也会赋值，我将非常感激

问题很可能是那些“

0.0000

”并不完全是

0

。要解决此问题，请选择一个公差，并在与0进行比较时使用它：

tol = 1e-6;
index_sh = find(abs(eigenvectors(1,:))<tol & abs(eigenvectors(3,:))<tol);

---

看起来像是常见的浮点精度问题。使用公差。再见，谢谢。你知道我该怎么解决这个问题吗？试着用特征向量（1，I）==0.0。告诉我它是否有效。另一种选择是使用任何（特征向量（1，i））作为条件。我还怀疑在你的例子中元素是非零的，所以我最好使用像abs（特征向量（1，I））这样的条件。非常感谢，弗洛伊德。@Kristian Welcome:-）参见编辑，它避免了使用公差是的，我注意到了：）。再次感谢！

[~, index_sh] = min(abs(eigenvectors(1,:)) + abs(eigenvectors(3,:)));