Собственный вектор

Cтраница 1

Собственные векторы, соответствующие различным собственным значениям. В ряде приводимых ниже теорем изучаются собственные векторы вогнутого оператора А. В теоремах этого параграфа предполагается, что соответствующие собственные векторы существуют; вопрос о существовании собственных векторов обсуждается позднее. [1]

Собственные векторы fv / 2, соответствующие двум различным собственным значениям, Х2 самосопряженного оператора, ортогональны. [2]

Собственные векторы, соответствующие различным собственным значениям, линейно независимы. [3]

Собственные векторы, соответствующие М наибольшим собственным числам, представляют собой линейные комбинации комплексных экспонент, содержащихся в сигнале. Множество всех таких линейных комбинаций называют сигнальным подпространством ( signal subspace), а упомянутые собственные векторы образуют базис в этом подпространстве. [4]

Собственные векторы определены с точностью до умножения на константу. [5]

Собственный вектор - столбец х в Ах Хх называют правым, вектор-строку у в у А цу - левым собственным вектором. [6]

Собственные векторы /, т) оператора орбитального момента объекта также имеют определенную четность. [7]

Собственные векторы У - матрицы Л образуют базис пространства, поскольку все собственные значения различны. [8]

Собственные значения матриц А и В, вычисленные с помощью процедур tql / и tql 1. [9]

Собственные векторы, определяемые в процедуре tql 2, всегда ортогональны с высокой точностью, даже если матрица Т ( или исходная произвольная матрица) имеет собственные значения высокой кратности или совокупность близких собственных значений. Каждый вектор является точным собственным вектором некоторой матрицы, близкой к исходной. [10]

Собственные векторы, соответствующие кратным или близким собственным значениям, не дают полной информации о соответствующих инвариантных подпространствах. [11]

Собственные векторы и собственные значения часто называются характеристическими векторами и характеристическими значениями соответственно. [12]

Собственные векторы определены неоднозначно, поскольку любой вектор из нуль-пространства матрицы А - Я / ( которое мы называем собственным пространством, соответствующим К) является собственным вектором, и поэтому нам нужно ввести в этом пространстве базис. [13]

Собственные векторы, соответствующие различным по числовому значению характеристическим корням, ортогональны друг другу. [14]

Собственные векторы, соответствующие различным собственным значениям, ортогональны. [15]

Страницы: 1 2 3 4