00问答网
所有问题
当前搜索:
幂法求矩阵的特征值
如何快速得到
矩阵
最小
特征值
答:
数值分析相关内容,反
幂法求矩阵
最小
特征值
,本质是迭代法!详细内容百度找去!
A与A^-1
的特征值
互为倒数,且特征向量相同。什么意思?
答:
A与A^-1
的特征值
互为倒数, 且特征向量相同。
矩阵的特征
向量是矩阵理论上的重要概念之一,它有着广泛的应用。数学上,线性变换的特征向量(本征向量)是一个非简并的向量,其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值(本征值)。一个线性变换通常可以由其特征值和特征向量完全...
特征
向量怎么求详细步骤
答:
在实际
计算
中,采用迭代法来估算
特征值
更为有效。例如,
幂法
是一个常见的方法,它从一个随机向量v开始,通过反复计算单位向量来逼近特征值。即使计算过程中可能存在小误差,但通过迭代可以逐步逼近特征向量的准确值。总的来说,特征向量的
求解
是一个寻找特定
矩阵
作用下向量拉伸特性的过程,需要借助数值计算...
特征
向量与基础解系有何关系?
答:
在实践中,大型
矩阵的特征值
无法通过特征多项式
计算
,计算该多项式本身相当费资源,而精确的符号式的根对于高次的多项式来说很难计算和表达。阿贝尔-鲁费尼定理显示高次(5次或更高)多项式的根无法用n次方根来简单表达。
求特征
多项式的零点,即特征值的一般算法,是迭代法。最简单的方法是
幂法
:取一个...
A与A^-1
的特征值
互为倒数,且特征向量相同
答:
A与A^-1
的特征值
互为倒数, 且特征向量相同。
矩阵的特征
向量是矩阵理论上的重要概念之一,它有着广泛的应用。数学上,线性变换的特征向量(本征向量)是一个非简并的向量,其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值(本征值)。一个线性变换通常可以由其特征值和特征向量完全...
数模作业
计算矩阵的
最大
特征值
和对应的归一化特征向量 急急急~ 用...
答:
所以最大
特征值
是5.1374,对应特征向量为[0.2532 0.1608 0.8616 0.0774 0.4020]‘。再给你提供一种很专业的数值算法“
幂法
”,这是专门用来
算矩阵
最大特征值的经典算法。我大学里《数值分析》课程教授专门花了半节课讲解过这个算法和它的原理,“幂法”一出手,绝对是专业级的解答!“幂法“...
特征
向量有什么用?
答:
在实践中,大型
矩阵的特征值
无法通过特征多项式
计算
,计算该多项式本身相当费资源,而精确的符号式的根对于高次的多项式来说很难计算和表达。阿贝尔-鲁费尼定理显示高次(5次或更高)多项式的根无法用n次方根来简单表达。
求特征
多项式的零点,即特征值的一般算法,是迭代法。最简单的方法是
幂法
:取一个...
a与A^-1
的特征值
互为倒数,且特征向量相同.
答:
A与A^-1
的特征值
互为倒数, 且特征向量相同。
矩阵的特征
向量是矩阵理论上的重要概念之一,它有着广泛的应用。数学上,线性变换的特征向量(本征向量)是一个非简并的向量,其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值(本征值)。一个线性变换通常可以由其特征值和特征向量完全...
特征
向量和基础解系有什么关系?
答:
在实践中,大型
矩阵的特征值
无法通过特征多项式
计算
,计算该多项式本身相当费资源,而精确的符号式的根对于高次的多项式来说很难计算和表达,
求特征
多项式的零点,即特征值的一般算法,是迭代法。最简单的方法是
幂法
:取一个随机向量v,然后计算一系列单位向量。特征向量:一个共轭特征向量或者说共特征向量...
特征
多项式唯一吗
答:
阿贝尔-鲁费尼定理显示高次(5次或更高)多项式的根无法用n次方根来简单表达。对于估算多项式的根的有效算法是有的,但
特征值
的小误差可以导致特征向量的巨大误差。
求特征
多项式的零点,即特征值的一般算法,是迭代法。最简单的方法是
幂法
:取一个随机向量v,然后
计算
一系列单位向量。
棣栭〉
<涓婁竴椤
4
5
6
7
9
10
8
11
12
13
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜