矩阵的次特征值及其应用

矩阵的次特征值、次特征向量和次相似变换概念分别是特征值、特征向量和相似变换概念的自然延伸,它们同样具有明显的几何意义以及几何应用.证明了矩阵的次特征值是次相似变换下的全系不变量.利用次正定矩阵的性质,建立了次正定矩阵的一个基本不等式.同时给出了实对称矩阵次特征值的变分特征.     

矩阵的特征值与特征向量的研究

对矩阵的特征值与特征向量研究具有一定意义。本文对矩阵特征值与特征向量相关问题进行系统的归纳,得出了通过对矩阵进行行列互逆变换就可同时求出特征值及特征向量的结论,同时讨论了反问题．     

关于线性代数中两个抽象概念讲解方法的新探索

本文就线性代数授课中"行列式"、"特征值与特征向量"这两个抽象概念的引入及其内涵的分析做了一些新探索,其中着重使用了它们的几何意义来辅助分析.     

伪特征值对与伪特征向量对

推广了特征值与特征向量的概念，并讨论了伪特征值对与伪特征向量对的一些性质。     

反对称矩阵特征值问题的灵敏度及Rayleigh商迭代

设Ａ是实反对称矩阵。本文证明了Ａ的特征值具有对称矩阵特征值同样的完美性态；又若Ａ的特征向量对应于一个与其它特征值离得很开的特征值，则这个特征向量是良态的。本文给出了Ａ＾ＴＡ的Ｒａｙｌｅｉｇｈ商迭代计算Ａ的特征值和特征向量的方法。     

特征值与特征向量在矩阵运算中的作用

从方阵的特征值与特征向量的性质出发 ,结合具体的例子阐述了特征值与特征向量在简化矩阵运算中所起的作用。     

试论特征值与特征子空间

本文综述特征值与特征向量的性质,讨论某些线性变换及矩阵的特征值,研究某些特征子空间的直积分解。     

矩阵的特征值和特征向量的应用研究

通过对n阶矩阵的特征值和特征向量的研究,针对n阶矩阵的特征值和特征向量的应用进行了3个方面的探讨,并给出了相关命题的证明及相应的例题.     

用有限元方法求解任意轴系的自由振动

本文用有限元法得到考虑油膜轴承以及地基的弹性和阻尼的任意轴系自由振动的复特征值及特征向量,并可计入轴承座的质量和转盘回转力矩的影响。采用非对称矩阵的改进QR方法求解广义复特征值问题,也可采用非对称矩阵的子空间迭代法求部分复特征值及特征向量。     

特征值与特征向量在矩阵运算中的作用

从方阵的特征值与特征向量的性质出发，结合具体的例子阐述了特征值与特征向量在简化矩阵运算中所起的作用。     

可交换矩阵的一些性质

研究了可交换矩阵特征向量的关系.证明了当方阵A,B可交换时,任取A的特征值存在B的特征值满足它们特征向量的交集非空.给出了在已知A的特征值、特征向量的前提下,求与A可交换矩阵特征值、特征向量的一种比较简单的方法,并举例说明了该方法的有效性.     

亏损特征值问题的摄动分析

本文导出了计算亏损特征值问题的特征值和特征向量各阶导数的直接摄动法，并给出了直到特征值三阶导数和特征向量二阶导数的具体计算公式．     

演化的汉语同现网络的Laplacian谱分析

复杂网络的Laplacian矩阵的特征值和特征向量包含了其拓扑和集体行为等重要信息.该文研究了演化的汉语语言网络的Laplacian矩阵的谱密度、谱排序和特征向量等.研究发现特征值集中分布在区间[0,3]上,并且随着网络规模的增加,[0,3]上的谱密度之和逐渐减小;如果将特征值按降序排列,那么排在最前面的特征值及其序号之间满足幂律分布,其它较大的特征值与中间部分的特征值则满足指数分布;网络的度与前三大特征值对应的特征向量有关,但两者的变化趋势又不尽相同.此外,还将上述结论与邻接矩阵的结果进行了比较.     

密频结构实模态参数的特征曲线法

本文利用特征值函数及其一阶导函数与设计参数的关系图,讨论了设计参数对特征值分区的影响,以及密频现象发生的位置和程度。并且运用特征向量函数及其一阶导函数与设计参数的关系图,分析上述密频发生时,特征向量的不稳定性及发生跳跃的程度。     

亏损特征问题的摄动分析

本文导出了计算亏损特征值问题的特征值和特征向量各阶导数的直接摄动法，并给出了直到特征值三阶导数和特征向量二阶导数的具体计算公式。     

转子-轴承系统固有频率对设计参数的灵敏度

应用模态分析技术及向量原理,推导出转子－轴承系统特征值对设计参数的灵敏度公式．利用广义逆迭代法直接求解二次特征值问题,从而完全避免了２Ｎ维特征向量的规范正交过程．并对实际转子－轴承系统进行了计算分析．     

求解最大特征值及其对应特征向量的FPGA实现

针对某些领域只需求解矩阵的最大特征值及其对应特征向量的特点,设计了基于乘幂法的复矩阵的最大特征值及其对应特征向量求解的FPGA实现,提高了运算速度。设计采用状态机设计方法,将9×9复矩阵的定点数格式转化为浮点数运算,使得到的特征值及特征向量有很高的精度。结果表明,本设计稳定并可实现工程化应用。     

基于点云数据的自然地形分类算法

提出一种自然地形分类算法以解决移动机器人导航中的环境理解问题。在单几何特征地形分类方法的基础上,提出的算法使用从点云中提取的复合特征训练分类器。复合特征向量包含一个点几何特征和颜色特征。算法首先计算点的坐标协方差矩阵和平均法向量协方差矩阵的特征值作为几何特征。然后通过标定激光雷达坐标系和相机坐标系使点得到颜色信息,把点的颜色作为颜色特征加入复合特征向量。算法使用最大期望-高斯混合模型(EM-GMM)训练一个分类器,训练数据由人工标注。实验结果表明,与单几何特征分类方法相比,复合特征分类方法在对自然地形分类时能得到更高的正确率。     

Hermite块复合矩阵的块特征值

讨论了块复合矩阵的块特征值的性质和块特征向量的正交性问题,得到了Hermite块复合矩阵的块特征值和块特征向量的一系列结论。     

矩阵的公共特征值和特征向量研究

通过对阶矩阵的特征值和特征向量的研究,讨论了矩阵有公共特征值、特征向量的一些条件,给出了这类矩阵的若干性质,最后指出了矩阵的公共特征值在矩阵多项式和矩阵方程方面的应用.