重特征值敏度的数值计算

一个结构系统的设计,往往归结为下述代数特征值问题:其中A(p)与B(p)为n×n实解析的对称矩阵,B(p)正定,λ(p)是特征值,x(p)是相应的特征向量. 设λ_1是问题(1.1)在点p=p~*的r重特征值,即存在矩阵X=(X_1,X_2)∈R~(n×n),     

特征值与特征向量

特征值与特征向量的两种不同定义是一致的：线性变换/A与其对应的n阶矩阵A有相同的特征值,而n阶矩阵A的特征向量x是/A的特征向量ξ在基ε1,…εn下的坐标。     

关于一类线性代数习题的快速解法

若3阶对称矩阵A的特征值为1λ≠2λ=3λ,且1λ对应的特征向量为p,则A=1λ-2λpTpppT 2λE3.     

矩阵特征值、特征向量的确定

首先对由 A的特征值、特征向量求 A- 1 ,AT,A* ( A的伴随矩阵 )、P- 1 AP以及 A的多项式φ( A)的特征值和特征向量的结论作了个归纳 ;对相反的情形 ,我们给出了部分已有的结果 ,并通过四道例题着重讨论了如何由 φ( A)的特征值来求 A的特征值 .     

关于矩阵对角化的一种判别方法

阐述判别矩阵对角化的一种方法．如果复数域C上n阶矩阵A的对应于不同特征值的线性无关特征向量的个数都恰好等于该特征值的重数,则A相似于对角矩阵．     

二阶矩阵的特征值和特征向量常考题型例析

矩阵的特征值和特征向量是矩阵与变换的一个非常重要的内容,利用矩阵的特征值和特征向量,可以方便地计算多次矩阵变换的结果,而且在实际工程计算和工程控制中也发挥着重要作用.二阶矩阵的特征值和特征向量有两个基本内容.一是二阶矩阵的特征值和特征向量的概念：设A是一个二阶矩阵,如果对于实数λ,存在一个非零向量α,使得Aα=λα,那么λ称为A的一个特征值,而α称为A的属于特征值λ的一个特征向量.     

实对称矩阵、特征值、特征向量之间的关系及其几何意义的一点注记

本文提出并证明命题:设n 阶实对称矩阵A 的特征值中有一个是单根,其余是n-1重根,且已知属于单根的特征向量,则所有与属于单根的特征向量正交的非零向量都是属于n-1重根的特征向量,进而确定A,且以三阶实对称矩阵为例说明特征值与特征向量的几何意义。     

特征值反问题的唯一性

证明了由特征值及特征向量反求矩阵时,特征值在对角矩阵中的排序可以是任意的,只须将对应特征向量作相应排序,所得矩阵唯一。对于重特征值的线性无关的特征向量可任意选取,所得矩阵唯一。     

二次自伴矩阵多项式阵的特征值

系统地论证了二次自伴矩阵多项式特征值,特征向量的性质.给出了二次自伴矩阵多项式特征值与任一非零向量所对应的二次多项式根之间的大小关系;精确地给出了二次自伴矩阵多项式是负定时参数的界;简化了二次自伴矩阵多项式的符号特征是正(负)的特征值对应特征向量间可以是线性无关等定理的证明.     

矩阵特征值与特征向量的一个反问题

1995年全国工学硕士研究生入学考试(试卷一)有一道试题:设三阶实对称矩阵A的特征值为λ_1=-1,λ_2=λ_3=1,对应于λ_1的特征向量为 ε_1=(0,1,1)~T,求A.对此题,许多考生为以下两个问题而困惑:     

求解PageRank问题的Arnoldi-MSI算法

正1引言信息时代互联网技术的飞速发展,使得网络搜索引擎成为重要的信息检索工具.搜索引擎最核心的部分就是搜索算法的设计,在搜索算法中最著名的算法之一就是PageRank算法~([2]).PageRank问题就是求解Google矩阵A的首特征值1所对应的特征向量,即线性系统     

特征值及特征向量微商的解析表达式

利用左、右特征向量方法,Lancoster(1964)给出单参数下单特征根的微商表达式。本文则在多参数下,对具有不同特征值的任意方阵得出下面结果: 1.证明了任单特征值及对应的特征向量是多元解析函数。 2.给出了左、右特征向量微商的解析表达式,进一步可得出它们的任何阶偏微商的表达式。 3.给出每一个特征向量的一阶全微分,特征值的一阶及二阶全微分表达式,进而求出每一个特征值残差佑计的理论性公式及实用性公式。     

一类特殊对称矩阵的特征值与特征向量

同济大学《线性代数》第130页例10要求一个正交变换．把二次型化为标准形，其中需要求矩阵的特征值与单位正交特征向量。事实上，这个矩阵R是一种具有特殊对称性的矩阵。这类矩阵的特征问题有如下的一般结论。考虑如下的特殊对称矩阵其中A、B均为m阶实对称阵，u是m维列向量，a是实数。求该类对称矩阵的特征值与特征向量的问题可转化为低阶对称矩阵的相应问题。定理1）设人，…，人是矩阵A－B的特征值，xl，…，X。是对应的单位正交特征向董；u；，…，u。是矩阵A＋B的特征值，y；，…，y。是对应的单位正交特征向量，则人，…，入，户；…     

(0,1)实对称矩阵特征值的图论意义

A为元素只取 0 ,1且主对角线元素均为 0的 n阶实对称方阵 ,n维列向量 J=( 1 ,1 ,1 ,… ,1 ) T ,且 AJ=( d1,d2 ,d3,… ,dn) T。若 λi 是 A的特征值 ,试证明 :∑ni=1λ2i =∑ni=1di ( 0 )　　这是一道典型的线性代数中关于实对称矩阵特征值方面的问题。对它的求解如下 :设 n维非零向量 x是 A的对应于特征值λi 的特征向量 ,则有 Ax=λix.两边同时左乘 A,得A2 x =A(λix) =λi( Ax) =λ2ix ( 1 )而上式说明 λ2i 即方阵 A2 的特征值。由 [1 ],对任一 n阶方阵 A=[aij]n× n,若 λi 是 A的特征值 ,则有 ∑ni=1λi=tr( A) =∑ni=1aii 。…     

一类块三对角阵特征值的求解及应用

提出了求一类块三对角矩阵A的特征值和特征向量的方法,求得了该类矩阵的特征值和特征向量的表达式,并写出了用迭代法解该类方程组Au=f时迭代矩阵的特征值.     

矩阵的广义特征值及特征向量的神经网络方法

矩阵特征值及特征向量计算在实际问题中有广泛的应用.应用神经网络方法来计算广义特征值及对应的特征向量,给出了相应的算法,并对给出的算法在数学上进行了严格证明.并用实例验证了其正确性.     

逻辑矩阵的特征向量及应用

特征值与特征向量描述了线性变换的基本性质.特征向量是线性变换的作用下保持方向不变的向量,特征值体现了特征向量在线性变换中的伸缩性.讨论了一类布尔矩阵在布尔空间中的特征值与特征向量问题,证明了逻辑矩阵只有1特征值,所有1特征值构成1特征子空间,并且1特征子空间由唯一的一组基本特征向量布尔生成.最后,将逻辑矩阵特征向量的相关结果用于研究布尔网络极限环个数等拓扑性质.     

具有内部构造安全保障体系的冗余机器系统的特征值的问题

对具有内部构造安全保障体系的冗余机器系统中的特征值的存在性进行了分析求解,给出了实例,并对该系统的特征值进行了一个特征值对应一个特征向量的求征.     

具有四个状态的系统特征值的存在性

针对具有四个状态的系统所建立的模型,得出了系统算子一个特征值对应一个特征向量的结论,并证明了除0特征外还存在另外非零实特征值.     

对合pascal矩阵

研究对合pascal矩阵Un,根据它的特殊结构,给出对合pascal矩阵Un和UnT的特征向量.最后还分别得到了Un和UnT的对应特征值1和-1的特征子空间.