相似矩阵特征向量间的关系

证明了两个相似矩阵属于同一特征值的特征子空间同构。     

方阵的模糊特征向量

寻求实矩阵的实特征值在模糊向量空间中对应的特征向量.采用嵌入法研究了实矩阵的模糊特征向量的取值问题、模糊特征子空间的封闭结构、不同模糊特征子空间的关系以及模糊特征子空间与实特征子空间的关系.作为模糊特征向量的一个应用给出了模糊线性系统解存在的充分条件.上述结果将实矩阵的特征向量取值范围拓展到模糊向量空间.     

特征值与特征向量同步求解

通过对矩阵作适当的初等列变换,给出同步求出n阶矩阵特征值与特征向量的方法.     

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。     

矩阵的特征值和特征向量

在文献的基础上进一步地研究几种矩阵的特征值问题。再次给出了2种n阶矩阵的高次幂的求解。最后给出了矩阵的特征值与特征向量的反问题的求解方法,并应用于实例。     

2n阶矩阵特征值与特征向量的分块计算

本文通过分块矩阵,得到某些2n阶矩阵特征值与特征向量的简便算法。     

基于模糊相似矩阵的分类方法

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的有力工具，它假定知识是一种对对象进行分类的能力，分类是推理、学习与决策中的关键问题，传统粗糙集所基于的是不分明关系，这往往使得分类过细，因而笔者探讨一种基于模糊相似矩阵的分类方式，把传统的等价关系弱化为模糊等价关系，从而可得到更具表达力的粗糙集模型。     

四元数矩阵的特征值与特征向量

讨论了四元数矩阵的左、右特征值及特征向量的性质。证明了如下结论：四元数矩阵Ｂ的属于其左特征值λ的所有特征向量添上零向量构成实数域Ｒ上的向量空间；四元数矩阵Ｂ的属于其左特征值λ０的所有特征向量添上零向构成Ｑ上右向量空间Ｑ＾ｎ的子空间，这里Ｑ表示四元数体。     

矩阵特征值和特征向量求法的探讨

利用矩阵的初等变换理论,详细讨论了两种特征值和特征向量的求法.     

模糊相似矩阵的构造

对现有的13种模糊相似矩阵构造方法进行全面比较，提出了3条选择模糊相似矩阵构造方法的原则，即正确性原则、不变性原则和可区分性原则.结果显示，只有绝对值倒数法完全满足这3条原则，最宜用来构造模糊相似矩阵，而最大最小法和算术平均最小法可作为检验方法.     

不可逆矩阵的伴随矩阵的特征值与特征向量的求法

给出矩阵A不可逆时,其伴随矩阵A*的特征值和特征向量的简便求法,即当r(A*)=0时,A*的所有的特征值都为零,任一非零向量都是其特征向量;当r(A*)=1时,A*有n-1个特征值为0,另一个特征值为A11+A22+…+Ann,此时,若A11+A22+…+Ann=0,则A*的属于特征值为0的所有特征向量由A的n-1个线性无关的列向量生成;若A11+A22+…+Ann≠0,A*的属于特征值为0的所有特征向量由A的n-1个线性无关的列向量生成,属于A11+A22+…+Ann的特征向量由A*的行元素的比例系数组成.     

弱伴随矩阵及m重弱伴随矩阵的特征值与特征向量

研究了弱伴随矩阵、m重弱伴随矩阵的特征值、特征向量与其对应矩阵的特征值、特征向量的关系。     

矩阵特征根与特征向量同步求法

利用对矩阵的特征矩阵进行初等变换,给出了矩阵的特征根和特征向量的同步求法,方法简单易行。这种方法避免了传统求法中过多的计算量。     

一个求实对称矩阵的全部特征值及特征向量的新方法

本文是在正交投影方法、正幂法和带平移的反幂法的基础上引申出的一种求实对称矩阵的全部特征值和相应的特征向量的新方法。此方法可以按特征值的绝对值由大到小依次求出全部特征值和相应的特征向量。因每一步求解都是针对原始矩阵进行的,从而有效地抑制了误差的传递和积累。这一方法不但结构简单,收敛速度快,更有精度高等优点。经数值实验表明是十分成功的。     

两类特殊 Hermite矩阵的特征值与特征向量

利用 Hermite矩阵的性质,给出求两类特殊的分块矩阵的特征值与特征向量的一种方法,该方法具有操作简单、计算量小的特点.     

集合SN2OM,SU,SH,SKH中矩阵的特征值

文中讨论了４个矩阵集合：ＳＮ２ＯＭ，ＳＵ，ＳＨ及ＳＫＨ的特征值与特征向量，并引出部分——Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵概念     

φ-凹（凸）算子的特征值与固有元

利用锥理论研究φ-凹（凸）算子的特征值与固有元的存在性与相互依赖性，丰富和发展了φ-凹（凸）算子的理论.     

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．