What I don't get is that "un-normalized" eigenvectors can be pretty much anything. If you care about the specific output of Matlab / Octave, it means you understand the particular "un-normalization" that these programs use. In that case you should be able to recover it from the normalized output from numpy.<br>
<br>-=- Olivier<br><br><div class="gmail_quote">2011/12/20 Fahreddın Basegmez <span dir="ltr"><<a href="mailto:mangabasi@gmail.com">mangabasi@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
I don't think I can do that.  I can go to the normalized results but not the other way.<div class="HOEnZb"><div class="h5"><div><br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Dec 20, 2011 at 9:45 PM, Olivier Delalleau <span dir="ltr"><<a href="mailto:shish@keba.be" target="_blank">shish@keba.be</a>></span> wrote:<br>


<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hmm, sorry, I don't see any obvious logic that would explain how Octave obtains this result, although of course there is probably some logic...<br>


<br>Anyway, since you seem to know what you want, can't you obtain the same result by doing whatever un-normalizing operation you are after?<div><div><br>
<br>-=- Olivier<br><br><div class="gmail_quote">2011/12/20 Fahreddın Basegmez <span dir="ltr"><<a href="mailto:mangabasi@gmail.com" target="_blank">mangabasi@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">



I should include the scipy response too I guess.<div><br></div><div><br></div><div><div>scipy.linalg.eig(STIFM, MASSM)</div><div>(array([ 3937.15984097+0.j,  3937.15984097+0.j,  3937.15984097+0.j,</div><div>        3923.07692308+0.j,  3923.07692308+0.j,  7846.15384615+0.j]), array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],</div>



<div>
<div>       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],</div><div>       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],</div><div>       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.],</div><div>       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.],</div></div><div>       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.]]))</div>



<div><div>
<br><div class="gmail_quote">On Tue, Dec 20, 2011 at 9:14 PM, Fahreddın Basegmez <span dir="ltr"><<a href="mailto:mangabasi@gmail.com" target="_blank">mangabasi@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">




If I can get the same response as Matlab I would be all set.  <div><br></div><div><br></div><div><div>Octave results</div><div><br></div><div>>> STIFM</div><div>STIFM =</div><div><br></div>
<div>Diagonal Matrix</div><div><br></div><div>     1020        0        0        0        0        0</div><div>        0     1020        0        0        0        0</div><div>        0        0     1020        0        0        0</div>





<div>        0        0        0   102000        0        0</div><div>        0        0        0        0   102000        0</div><div>        0        0        0        0        0   204000</div><div>
<br></div><div>>> MASSM</div><div>MASSM =</div><div><br></div><div>Diagonal Matrix</div><div><br></div><div>    0.25907          0          0          0          0          0</div>
<div>          0    0.25907          0          0          0          0</div><div>          0          0    0.25907          0          0          0</div><div>          0          0          0   26.00000          0          0</div>





<div>          0          0          0          0   26.00000          0</div><div>          0          0          0          0          0   26.00000</div><div><br></div><div>>> [a, b] = eig(STIFM, MASSM)</div>
<div>a =</div><div><br></div><div>   0.00000   0.00000   0.00000   1.96468   0.00000   0.00000</div><div>   0.00000   0.00000   0.00000   0.00000   1.96468   0.00000</div><div>   0.00000   0.00000   1.96468   0.00000   0.00000   0.00000</div>





<div>   0.19612   0.00000   0.00000   0.00000   0.00000   0.00000</div><div>   0.00000   0.19612   0.00000   0.00000   0.00000   0.00000</div><div>   0.00000   0.00000   0.00000   0.00000   0.00000   0.19612</div>
<div><br></div><div>b =</div><div><br></div><div>Diagonal Matrix</div><div><br></div><div>   3923.1        0        0        0        0        0</div><div>        0   3923.1        0        0        0        0</div>
<div>        0        0   3937.2        0        0        0</div><div>        0        0        0   3937.2        0        0</div><div>        0        0        0        0   3937.2        0</div><div>
        0        0        0        0        0   7846.2</div><div><br></div><div><br></div><div>Numpy Results</div><div><br></div><div><div>>>> STIFM</div><div>array([[   1020.,       0.,       0.,       0.,       0.,       0.],</div>





<div>       [      0.,    1020.,       0.,       0.,       0.,       0.],</div><div>       [      0.,       0.,    1020.,       0.,       0.,       0.],</div><div>       [      0.,       0.,       0.,  102000.,       0.,       0.],</div>





<div>       [      0.,       0.,       0.,       0.,  102000.,       0.],</div><div>       [      0.,       0.,       0.,       0.,       0.,  204000.]])</div><div><br></div><div>>>> MASSM</div><div><br></div><div>





array([[  0.25907,   0.     ,   0.     ,   0.     ,   0.     ,   0.     ],</div><div>       [  0.     ,   0.25907,   0.     ,   0.     ,   0.     ,   0.     ],</div><div>       [  0.     ,   0.     ,   0.25907,   0.     ,   0.     ,   0.     ],</div>





<div>       [  0.     ,   0.     ,   0.     ,  26.     ,   0.     ,   0.     ],</div><div>       [  0.     ,   0.     ,   0.     ,   0.     ,  26.     ,   0.     ],</div><div>       [  0.     ,   0.     ,   0.     ,   0.     ,   0.     ,  26.     ]])</div>





<div><br></div><div>>>> a, b = linalg.eig(dot( linalg.pinv(MASSM), STIFM))</div><div><br></div><div>>>> a</div><div><br></div><div>array([ 3937.15984097,  3937.15984097,  3937.15984097,  3923.07692308,</div>





<div>        3923.07692308,  7846.15384615])</div><div><br></div><div>>>> b</div><div><br></div><div>array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],</div><div>       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],</div><div>       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],</div>





<div>       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.],</div><div>       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.],</div><div>       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.]])</div></div><br><div class="gmail_quote"><div><div>On Tue, Dec 20, 2011 at 8:40 PM, Olivier Delalleau <span dir="ltr"><<a href="mailto:shish@keba.be" target="_blank">shish@keba.be</a>></span> wrote:<br>






</div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div>Hmm... ok ;) (sorry, I can't follow you there)<br><br>Anyway, what kind of non-normalization are you after? I looked at the doc for Matlab and it just says eigenvectors are not normalized, without additional details... so it looks like it could be anything.<div>






<div><br>
<br>-=- Olivier<br><br><div class="gmail_quote">2011/12/20 Fahreddın Basegmez <span dir="ltr"><<a href="mailto:mangabasi@gmail.com" target="_blank">mangabasi@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">







I am computing normal-mode frequency response of a mass-spring system.  The algorithm I am using requires it.<br><br><div class="gmail_quote"><div><div>On Tue, Dec 20, 2011 at 8:10 PM, Olivier Delalleau <span dir="ltr"><<a href="mailto:shish@keba.be" target="_blank">shish@keba.be</a>></span> wrote:<br>








</div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div>I'm probably missing something, but... Why would you want non-normalized eigenvectors?<span><font color="#888888"><br>








<br>-=- Olivier</font></span><div><div><br><br><div class="gmail_quote">2011/12/20 Fahreddın Basegmez <span dir="ltr"><<a href="mailto:mangabasi@gmail.com" target="_blank">mangabasi@gmail.com</a>></span><br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Howdy,<div><br></div><div>Is it possible to get non-normalized eigenvectors from scipy.linalg.eig(a, b)?  Preferably just by using  numpy.</div>









<div><br></div><div>BTW, Matlab/Octave provides this with its eig(a, b) function but I would like to use numpy for obvious reasons.</div>
<div><br></div><div>Regards,</div><div><br></div><div>Fahri <br></div></blockquote></div>
</div></div></div></div></blockquote></div></blockquote></div>
</div></div><br></div></div><div>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org" target="_blank">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></div></blockquote></div><br>
</div>
</blockquote></div><br></div></div></div>
<br>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org" target="_blank">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org" target="_blank">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br>
</div>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br>