无论是内置的Eigenvalues，还是使用SchurDecomposition，总会莫名的改变原矩阵特征值的顺序。比如一个4阶方阵，test ={{600, 20, 20, 20}, {20, 400, 20, 20}, {20, 20, 800, 20}, {20, 20, 20,1000}}，对角原远大于非对角元，显然特征值的顺序应该是600左右的一个，400左右的一个，800左右的一个，1000左右的一个。可是Eigenvalues一定会从大到小牌序，用Schur分解的方法就更离谱了：
test 1=SchurDecomposition[N@test][[1]];
[email protected]
给出的顺序是400,600,1000,800，并且还会随着非对角元的取值迷之变化顺序。
请教各位大侠，如何让求出的特征值顺序和原矩阵的顺序保持一致？因为要与基的顺序对应，所以需要知道具体顺序。谢谢大侠们

接近{k,0,0}的特征向量所对应的特征值，会接近于第一个主对角元。以此类推。

楼主，你这个问题解决了吗，我最近也有类似的问题

就是我在用Eigensystem求解矩阵的时候，如何让本征值从大到小排序或者是从小到大排序，并且本征值和本征态能够一一对应

说实话我不确定我是不是完全理解了LZ的问题，但LZ的问题似乎和
《How do I keep the right ordering of eigenvalues using Eigensystem?》
mathematica.stackexchange.com/q/6420/1871
是同一问题。

想问下楼主这个问题解决了吗？我也遇到同样的问题了

对于Mathematica而言，如果是对一个数组进行排序，有专门的函数Sort[]，代码如下：
Sort[{4, 1, 3, 2, 2}, Greater] （***对41322进行从大到小排列****）
输出：{4，3，2，1}
Lin Zhang

test = {{600, 20, 20, 20}, {20, 400, 20, 20}, {20, 20, 800, 20}, {20,
20, 20, 1000}}; {e, v} = Eigensystem[N@test];
data = Association@Thread[Rule[e, v]];
data /@ (Flatten[Nearest[e, #] & /@ Diagonal[test]])
利用Association可以给出key值对应的value