特征值和特征向量的求法例题（特征值和特征向量的求法）

关于特征值和特征向量的求法例题，特征值和特征向量的求法这个问题很多朋友还不知道，今天小六来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

1、从定义出发，Ax=cx：A为矩阵，c为特征值，x为特征向量。

2、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）。

3、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）。

4、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。

5、扩展资料：注意事项：当在计算中微子振荡概率时发现，特征向量和特征值的几何本质，其实就是空间矢量的旋转和缩放。

6、而中微子的三个（电子，μ子，τ子），就相当于空间中的三个向量之间的变换。

7、2、用户只需要列一个简单的方程式，特征向量便可迎刃而解。

8、公式表示只需要通过删除原始矩阵的行和列，创建子矩阵。

9、再将子矩阵和原始矩阵的特征值组合在一起，就可以计算原始矩阵的特征向量。

10、3、传统的求解特征向量思路，是通过计算特征多项式，然后去求解特征值，再求解齐次线性方程组，最终得出特征向量。

11、参考资料来源：。

本文分享完毕，希望对大家有所帮助。

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