好好在一起吧
特征值与特征向量之间关系：
1、属于不同特征值的特征向量一定线性无关。
2、相似矩阵有相同的特征多项式，因而有相同的特征值。
3、设x是矩阵a的属于特征值1的特征向量，且a~b，即存在满秩矩阵p使b=p(-1)ap，则y=p(-1)x是矩阵b的属于特征值1的特征向量。
4、n阶矩阵与对角矩阵相似的充分必要条件是：矩阵有n个线性无关的分别属于特征值1，2，3…的特征向量（1，2，3…中可以有相同的值）。
特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。设A是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得Ax=mx成立。
意义：
从线性空间的角度看，在一个定义了内积的线性空间里，对一个N阶对称方阵进行特征分解，就是产生了该空间的N个标准正交基，然后把矩阵投影到这N个基上。
N个特征向量就是N个标准正交基，而特征值的模则代表矩阵在每个基上的投影长度。特征值越大，说明矩阵在对应的特征向量上的方差越大，功率越大，信息量越多。
应用到最优化中，意思就是对于R的二次型，自变量在这个方向上变化的时候，对函数值的影响最大，也就是该方向上的方向导数最大。
漩海灵猫
2. 特征值和特征向量的意义
基于上面的解释后，我们再来看特征值和特征向量的定义:
“ 设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。”
那特征值和特征向量具体是什么含义呢？
我们假设矩阵A的某个特征值为 m1, 对应的特征向量是 x1。根据定义和上面对矩阵的理解可以知道，x1是以A为坐标系的坐标向量，将其变换到以I为坐标系后得到的坐标向量 与 它原来的坐标向量 永远存在一个 m1 倍的伸缩关系。
为了方便理解举一个简单的例子，假如矩阵A如下，可以看到它的特征值有2个，分别是1,100，分别对应2个特殊的特征向量，即 [1,0],[0,1]。
所以矩阵A左乘任意的一个向量x，其实都可以理解成是把向量x沿着这2个特征向量的方向进行伸缩，伸缩比例就是对应的特征值。可以看到这2个特征值差别是很大的，最小的只有1，最大的特征值为100。
看下图的例子，矩阵A和向量 [1,1]相乘得到 [1,100]，这表示原来以A为坐标系的坐标[1,1]，经过转换到以I为坐标系后 坐标变成了 [1,100]。我们直观地理解就是矩阵A把向量[1,1]更多地往y轴方向拉伸。
假如A是多维(n)矩阵，且有n个不同的特征值，那么就可以理解成这个矩阵A和一个向量x相乘其实就是把向量x往n个特征向量的方向进行拉伸，拉伸比例是对应的特征值。那这样有什么作用呢？
你的问题到底是什么呢，是关于特征向量和特征值的吗？
waterimilan 5人参与回答 2023-12-08 matlab求解矩阵的最大特征值及对应的正规化特征向量：[V, D] = eig(A);D = diag(D); % 特征值[D, idx] = sort(D,
小坦克秋 6人参与回答 2023-12-07 楼主稍等，我帮你找下。。 把大概方向说下啊，我一搜搜一大堆啊。。。QQ:269825369
常陆院尼美 3人参与回答 2023-12-11 毕业论文属科技论文，它应具有以下特点： 1、科学性 科学性――就描述对象而论，是指论文只涉及科学与技术领域的命题;就描述内容来看，是指它要求文章的论述具有可信性
3未闻花名3 2人参与回答 2023-12-09 特征值是刻画矩阵的一种本质特征。在矩阵对角化，求相似矩阵、求矩阵的乘幂，等许多地方都有用处。
小不点儿淘气 4人参与回答 2023-12-12 