已知特征值求特征向量怎么求?
一直没搞懂,说是把特征值再带回到原来的式子但是特征向量可以消掉啊要怎么带入呢希望可以有例题的讲解啊还有特征向量一般都只有一行或者一列吗??...
一直没搞懂,说是把特征值再带回到原来的式子 但是特征向量可以消掉啊 要怎么带入呢
希望可以有例题的讲解啊
还有 特征向量一般都只有一行或者一列吗?? 展开
希望可以有例题的讲解啊
还有 特征向量一般都只有一行或者一列吗?? 展开
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从定义出发,Ax=cx:A为矩阵,c为特征值,x为特征向量。
矩阵A乘以x表示,对向量x进行一次转换(旋转或拉伸)(是一种线性转换),而该转换的效果为常数c乘以向量x(即只进行拉伸)。
通常求特征值和特征向量即为求出该矩阵能使哪些向量(当然是特征向量)只发生拉伸,使其发生拉伸的程度如何(特征值大小)。这样做的意义在于看清一个矩阵在那些方面能产生最大的效果(power),并根据所产生的每个特征向量(一般研究特征值最大的那几个)进行分类讨论与研究。
扩展资料:
注意事项:
1、当在计算中微子振荡概率时发现,特征向量和特征值的几何本质,其实就是空间矢量的旋转和缩放。而中微子的三个(电子,μ子,τ子),就相当于空间中的三个向量之间的变换。
2、用户只需要列一个简单的方程式,特征向量便可迎刃而解。公式表示只需要通过删除原始矩阵的行和列,创建子矩阵。再将子矩阵和原始矩阵的特征值组合在一起,就可以计算原始矩阵的特征向量。
3、传统的求解特征向量思路,是通过计算特征多项式,然后去求解特征值,再求解齐次线性方程组,最终得出特征向量。
参考资料来源:百度百科-特征值和特征向量
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求出特征值之后,把特征值代回到原来的方成里,这样每一行的每一个数字都是已知的,就成了一个已知的矩阵。例如求的不同的特值有两个,2和3.将2带回你的方程,假设这个矩阵是A,以这个矩阵作为已知条件,来求方程。也就是Ax=0的形式,把这个方程解出来。求得的所有无关的解向量,就是关于特征值2的特征向量。同理,再将3带回你的方程,得到的矩阵是B,求Bx=o的所有无关解向量。就是属于特征值3的特征向量。
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由(λ E - A)= 0求出全部特征值λi之后,分别把i个特征值代入方程组里(即(λ E - A) x = 0里,求出x即可,x就是特征向量,比如特征值是1和2.分别把1和2带入方程组里(即(λ E - A) x = 0里,求出相应的x解,就是对应的特征向量
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