2021-11-30 MathNet

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参考技术A 2021年11月28日

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六种语言求解特征值和特征向量(2022.4.29)

特征值和特征向量求解(2022.4.29)

引言

        在使用层次分析法(AHP)来确定指标权重时,需要计算二维矩阵的特征值和特征向量,同时特征值和特征向量在计算机图像处理物理学等领域都要十分重要的应用,下面首先简单介绍其定义性质,之后利用六种编程语言进行实例求解。

1、矩阵的特征值和特征向量

A = [ a 11 a 12 . . . a 1 n a 21 a 22 . . . a 2 n . . . . . . . . . . . . a n 1 a n 2 . . . a n n ] A=\\left [ \\beginmatrix &a_11 &a_12 &... &a_1n\\\\ &a_21 &a_22 &... &a_2n\\\\ &... &... &... &...\\\\ &a_n1 &a_n2 &... &a_nn\\\\ \\endmatrix \\right ] A=a11a21...an1a12a22...an2............a1na2n...ann        对于n阶方阵A,若存在数λ和一个n维的非零列向量 x ⃗ \\vecx x ,满足 A x ⃗ = λ x ⃗ A\\vecx=\\lambda \\vecx Ax =λx ,则称 x ⃗ \\vecx x 为矩阵A的对应λ特征值特征向量E为单位矩阵(主对角线元素均为1,其余为0)。
        一方面, ( λ E − A ) x ⃗ = 0 (\\lambda E -A) \\vecx=0 (λEA)x =0是包含n个未知数n个方程的齐次线性方程组,相当于存在不全为0的n个数使得矩阵 ( λ E − A ) (\\lambda E -A) (λEA)的列向量线性相关,那么矩阵 ( λ E − A ) (\\lambda E -A) (λEA)非满秩,即 r a n k ( λ E − A ) < n rank(\\lambda E -A)<n rank(λEA)<n        另一方面,线性代数中齐次线性方程组存在非零解充要条件是:系数矩阵行列式的值为零。因此得到下面的系数行列式:
∣ λ E − A ∣ = 0 |\\lambda E -A|=0 λEA=0
∣ λ E − A ∣ = [ λ − a 11 − a 12 . . . − a 1 n − a 21 λ − a 22 . . . − a 2 n . . . . . . . . . . . . − a n 1 − a n 2 . . . λ − a n n ] = λ n + α 1 λ n − 1 + α 2 λ n − 2 + . . . + α n − 1 λ + α n = 0 |\\lambda E -A|=\\left [ \\beginmatrix &\\lambda -a_11 &-a_12 &... &-a_1n\\\\ &-a_21 &\\lambda -a_22 &... &-a_2n\\\\ &... &... &... &...\\\\ &-a_n1 &-a_n2 &... &\\lambda -a_nn\\\\ \\endmatrix \\right ]=\\lambda^n+\\alpha_1\\lambda^n-1+\\alpha_2\\lambda^n-2+...+\\alpha_n-1\\lambda+\\alpha_n=0 λEA=λa11a21...an1a12λa22...an2............a1na2n...λann=λn+α1λn1+α2λn2+...+αn1λ+αn=0        上式也称为方阵A的特征多项式,此多项式是一个关于参数λn次多项式。在复数域内(实数和虚数),n次代数方程有且仅有n个解。那么特征多项式的n个解可设为 λ 1 、 λ 2 、 ⋯ 、 λ n \\lambda_1、\\lambda_2、\\cdots、\\lambda_n λ1λ2λn,这些解也称特征根,它们具有如下性质 ( λ − λ 1 ) ( λ − λ 2 ) ⋯ ( λ − λ n ) = 0 (\\lambda -\\lambda_1)(\\lambda -\\lambda_2)\\cdots (\\lambda -\\lambda_n)=0 (λ如何使用查询在 mysql 数据库中插入日期范围?

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