求出特征值之后怎么求特征向量?
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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。
共轭特征向量
一个共轭特征向量或者说共特征向量是一个在变换下成为其共轭乘以一个标量的向量,其中那个标量称为该线性变换的共轭特征值或者说共特征值。共轭特征向量和共轭特征值代表了和常规特征向量和特征值相同的信息和含义,但只在使用交替坐标系统的时候出现。
例如,在相干电磁散射理论中,线性变换A代表散射物体施行的作用,而特征向量表示电磁波的极化状态。在光学中,坐标系统按照波的观点定义,称为前向散射对齐 (FSA),从而导致了常规的特征值方程,而在雷达中,坐标系统按照雷达的观点定义,称为后向散射对齐 (BSA),从而给出了共轭特征值方程。
光点科技
2023-08-15 广告
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