導讀 關于特征值和特征向量的求法例題，特征值和特征向量的求法這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看
關于特征值和特征向量的求法例題，特征值和特征向量的求法這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！
1、從定義出發(fā)，Ax=cx：A為矩陣，c為特征值，x為特征向量。
2、矩陣A乘以x表示，對向量x進行一次轉換（旋轉或拉伸）（是一種線性轉換），而該轉換的效果為常數c乘以向量x（即只進行拉伸）。
3、通常求特征值和特征向量即為求出該矩陣能使哪些向量（當然是特征向量）只發(fā)生拉伸，使其發(fā)生拉伸的程度如何（特征值大?。?。
4、這樣做的意義在于看清一個矩陣在那些方面能產生最大的效果（power），并根據所產生的每個特征向量（一般研究特征值最大的那幾個）進行分類討論與研究。
5、擴展資料：注意事項：當在計算中微子振蕩概率時發(fā)現(xiàn)，特征向量和特征值的幾何本質，其實就是空間矢量的旋轉和縮放。
6、而中微子的三個（電子，μ子，τ子），就相當于空間中的三個向量之間的變換。
7、2、用戶只需要列一個簡單的方程式，特征向量便可迎刃而解。
8、公式表示只需要通過刪除原始矩陣的行和列，創(chuàng)建子矩陣。
9、再將子矩陣和原始矩陣的特征值組合在一起，就可以計算原始矩陣的特征向量。
10、3、傳統(tǒng)的求解特征向量思路，是通過計算特征多項式，然后去求解特征值，再求解齊次線性方程組，最終得出特征向量。
11、參考資料來源：。
本文分享完畢，希望對大家有所幫助。
標簽：
免責聲明：本文由用戶上傳，如有侵權請聯(lián)系刪除！