如何求特征向量的基礎解系

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          瑞文問答

          2024-05-15

          從定義出發,Ax=cx,A為矩陣,c為特征值,x為特征向量。矩陣A乘以x表示,對向量x進行一次轉換(旋轉或拉伸)(是一種線性轉換),而該轉換的效果為常數c乘以向量x(即只進行拉伸)。

          擴展資料

            通常求特征值和特征向量即為求出該矩陣能使哪些向量(當然是特征向量)只發生拉伸,使其發生拉伸的程度如何(特征值大小)。這樣做的意義在于看清一個矩陣在那些方面能產生最大的效果,并根據所產生的每個特征向量(一般研究特征值最大的那幾個)進行分類討論與研究。

            當在計算中微子振蕩概率時發現,特征向量和特征值的幾何本質,其實就是空間矢量的旋轉和縮放。而中微子的三個(電子,μ子,τ子),就相當于空間中的三個向量之間的變換。

            用戶只需要列一個簡單的方程式,特征向量便可迎刃而解。公式表示只需要通過刪除原始矩陣的行和列,創建子矩陣。再將子矩陣和原始矩陣的特征值組合在一起,就可以計算原始矩陣的特征向量。

            傳統的求解特征向量思路,是通過計算特征多項式,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。

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