fortran使用MKL函数库中的geev计算一般矩阵的特征值与特征向量

这篇博文简要记录一下使用MKL函数库计算一般矩阵的特征值与特征向量
对形如对称矩阵或是埃尔米特等特殊矩阵有其对应的子程序，在这里先不涉及。有需求的可以自行查阅MKL官方文档
下面给出本次示例代码：代码使用f95接口。f77借口参数太多，笔者太懒<不过懒惰是创新的原动力^_^>
program testGeev
        use lapack95
        implicit none
        integer :: i, info
        integer, parameter :: n = 3
        real :: a(n,n), wr(n), wi(n), vr(n,n), vl(n,n)

        a = reshape([1, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, -1],shape(a))
        a = transpose(a)

        call geev(a, wr, wi, vl, vr, info)
        
        write(*,*) '特征值为:'
        write(*,'(*(f10.4))') wr

        write(*,*) '特征向量为:'
        do i = 1, n
                write(*,'(*(f10.4))') vr(i,:)
        end do
        
        if (info == 0) then
                write(*,*) '特征值与特征向量计算成功!'
        else
                write(*,*) '特征值与特征向量计算失败!'
        end if
        
end program testGeev
代码中的wi与vl可不理会，但是传递参数时不能删掉，否则会出错
本次测试中，矩阵a如下
a = [1  1  0
     0  0  2
     0  0 -1]
计算结果如下：
 特征值为:
    1.0000    0.0000   -1.0000
 特征向量为:
    1.0000   -0.7071    0.4082
    0.0000    0.7071   -0.8165
    0.0000    0.0000    0.4082
 特征值与特征向量计算成功!


下面同时给出matlab的计算结果：
A = [1 1 0; 0 0 2; 0 0 -1];
[V,D] = eig(A)

V =

    1.0000   -0.7071    0.4082
         0    0.7071   -0.8165
         0         0    0.4082


D =

     1     0     0
     0     0     0
     0     0    -1
计算结果相同，其实肯定相同。因为matlab底层调用的仍是MKL