特征值与特征向量同步求解

通过对矩阵作适当的初等列变换,给出同步求出n阶矩阵特征值与特征向量的方法.     

矩阵的特征值与特征向量同步求解的再探讨

文（１）给出了利用矩阵的初等行变换达到对矩阵的特征值与特征向量同步求解的方法,本文对此方法给出一个改进措施,使这个同步求解方法更加完善。     

求矩阵的特征值与特征向量的新方法

矩阵的初等变换是高等代数中运用最广泛的运算工具。本文主要阐述了利用初等变换求矩阵的特征值与特征向量。     

一类有关特征值与特征向量问题的求解

从特征值、特征向量的概念出发,围绕特征值、特征向量的性质,介绍几类常见的有关该问题的解法.     

矩阵的初等变换法求特征值及特征向量

利用矩阵的行初等变换法及分块矩阵理论，给出了矩阵的特征值及特征向量的简易求法。     

方阵的特征值和特征向量

矩阵的特征值和特征向量在方阵的对角化、微分方程组的求解和工程技术中的振动等问题中都有着重要应用.于是,研究特征值和特征向量的性质很有意义,文章较为全面地总结了特征值和特征值向量的性质.     

最大特征值及其特征向量的应用

矩阵的最大特征值及其特征向量反映矩阵的主要信息．文章通过建模实例介绍了最大特征值及其特征向量的应用．针对反映一组学生的各种能力的数据,进行统计分析处理,借助主成分分析法的思想,用矩阵的最大特征值及其所属的特征向量的分量的大小顺序,给出这组学生按综合能力由强到弱的排序,并用数值方法,对各种组队方案的合理性进行讨论．     

矩阵的特征值与特征向量的简易求法

文章给出求解矩阵特征值与特征向量的两种简易方法:列行互逆变换方法与列初等变换方法。     

特征值与特征向量研究性教学设计

研究性教学实施关键问题在于教学设计,针对方阵的特征值与特征向量的重要性及其特点,教学过程设计就问题情境的创设、问题的探索性、结论的应用与拓展性进行设计,围绕方阵的特征值与特征向量的求解方法与技巧展开探索,促进学生数学研究能力与创新能力的培养。     

矩阵特征值与特征向量的直接算法

本文通过种子向量和给定的矩阵,生成线性相关的向量组,给出它们的线性关系,就能给出该矩阵的特征值和特征向量。证明了对任意给定的向量和矩阵,一定有满足条件的线性相关的向量组存在;同时也给出求矩阵特征值和特征向量的具体算法。最后给出了该算法的一个例子。     

矩阵的字典式积的特征根与特征向量

讨论了方阵A与B的字典式积的行列式、特征根和特征向量与方阵A、B的行列式、特征根和特向量之间的关系；证明了A与B的字典式积可逆的充要条件是A与B均可逆。并给出了求其逆矩阵的一种算法．     

求解二阶线性椭圆算子A的特征值和特征向量

该文先定义了算子A的特征值和特征向量,再在空间HA的等价空间W01,2(Ω)上求出算子A的最小特征值,最后求出全部特征值与特征向量.     

特征值与特征向量计算的非行列式方法

矩阵特征值和特征向量的计算问题在代数学中具有重要意义.传统教科书和相关文献给出的方法最终都要归结为求特征多项式的根,因此这些方法总是离不开行列式.基于行列式的特征值算法的最大缺点在于,当矩阵的阶数增大时,从行列式的表达式到其标准式,往往需要耗费大量的计算.为了避免使用行列式,探讨矩阵特征值与特征向量计算的非行列式方法就显得非常必要.从实际计算的角度看,虽然这种方法未必是最优的,但它对于扎实掌握矩阵特征分析理论具有很大益处.     

初等相似变换法计算矩阵的特征值

高阶矩阵的特征值计算问题是困难性问题.本文给出借助初等相似变换法求高阶矩阵特征值的方法并举例说明.     

非正则图的无符号拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量

在这篇文章中,研究了非正则图的无符号拉普拉斯矩阵对应的Q-谱半径的Q-Perron特征向量任意两个分量的比率γ,这个结果被用于产生非正则图的Q-谱半径的一个新的上界.     

一元多项式的最大公因式的几种求法

文章从辗转相除、矩阵的初等变换以及矩阵的斜消变换等不同角度给出了一元多项式的最大公因式的不同求法。     

广义特征向量的广义线性相关性

研究复数域上亏损矩阵的广义特征向量。根据广义特征子空间链,提出广义特征向量组的广义线性相关与广义线性无关的概念,用以刻画若当链的计算复杂性。