關(guān)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(gè)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(duì)向量x進(jìn)行一次轉(zhuǎn)換（旋轉(zhuǎn)或拉伸）（是一種線性轉(zhuǎn)換），而該轉(zhuǎn)換的效果為常數(shù)c乘以向量x（即只進(jìn)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(dāng)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(gè)矩陣在那些方面能產(chǎn)生最大的效果（power），并根據(jù)所產(chǎn)生的每個(gè)特征向量（一般研究特征值最大的那幾個(gè)）進(jìn)行分類討論與研究。
5、擴(kuò)展資料：注意事項(xiàng)：當(dāng)在計(jì)算中微子振蕩概率時(shí)發(fā)現(xiàn)，特征向量和特征值的幾何本質(zhì)，其實(shí)就是空間矢量的旋轉(zhuǎn)和縮放。
6、而中微子的三個(gè)（電子，μ子，τ子），就相當(dāng)于空間中的三個(gè)向量之間的變換。
7、2、用戶只需要列一個(gè)簡(jiǎn)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(jì)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(jì)算特征多項(xiàng)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(duì)大家有所幫助。
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