Cтраница 3
Эти векторы являются собственными векторами матриц рассеяния, сопротивлений и проводимостей. В дальнейшем для краткости указанные системы падающих волн будем называть вращающимися собственными возбуждениями, так как на оси сочленения поперечное относительно этой оси поле кругополяризовано в одном направлении для одного вектора и в противоположном - для другого. [31]
Если же х - собственный вектор матрицы А для характеристического числа г, то в соотношениях ( 67) знаки неравенств следует заменить знаком равенства. [32]
Доказать, что все собственные векторы матрицы А являются собственными векторами матрицы / ( А), где / - полином. [33]
Вихревые векторы - - собственные векторы матрицы А с нулевым собственным значением. [34]
В этом матричном уравнении собственные векторы матриц А и А не одинаковы. [35]
Доказать, что все собственные векторы матрицы Л являются собственными векторами матрицы f ( A), где / - полином. [36]
Хмакс, Хмин - собственные векторы матрицы В, соответствующие Я макс и А мин. [37]
Обозначим теперь через х собственный вектор матрицы А. [38]
Если вектор v есть собственный вектор матрицы G, то векторы v и Gv линейно зависимы. [39]
Столбцы матрицы Я представляют собой собственные векторы матрицы В. Поэтому из (89.2) вытекает, что общей мерой чувствительности собственных значений к возмущению матрицы, по-видимому, может служить число обусловленности матрицы Я из собственных векторов ( а не самой матрицы В. Матрица Я, удовлетворяющая (89.1), не единственная, так как собственные векторы определены с точностью до произвольных множителей. Будем считать, что матрица Я всегда выбирается такой, что значение VH является минимальным. [40]
Если вектор v есть собственный вектор матрицы G, то векторы v и Gv линейно зависимы. [41]
Карунена - Лоева являются собственные векторы ковариационой матрицы данного распределения. Заметим, однако, что если в качестве базисных векторов разложения выбрать собственные векторы корреляционной матрицы, то все приведенные выше рассуждения остаются справедливыми. [42]
Вычисление собственных значений и собственных векторов матрицы является одной из самых сложных задач линейной алгебры. Численные методы для решения проблемы собственных значений должны быть итерационными, так как в конечном счете они связаны с определением корней алгебраического многочлена. [43]
Ее столбцы состоят из собственных векторов матрицы А, упорядоченные слева направо в порядке возрастания соответствующих собственных значений. [44]
По аналогии, компоненты главного собственного вектора обратно-симметрической матрицы суждений ( не обязательно согласованной), составленных в относительных шкалах, должны иметь смысл весов ( показателей значимости) соответствующих элементов с точки зрения всей совокупности введенных в матрицу суждений эксперта о сравнительной важности предъявленных ему элементов. [45]