Cтраница 2
Ненулевой вектор х линейного пространства Vn называется собственным вектором относительно линейного преобразования, если adx - kx, где А - некоторое число. [16]
Если xit Х2, , хп - система собственных векторов линейного преобразования пространства Vn, принадлежащих к различным собственным значениям, то эта система векторов линейно независима. [17]
Предположим, что вектор е 1; т является собственным вектором данного линейного преобразования, К - его собственное число. [18]
Во многих вопросах алгебры и ее приложений встречается необходимость найти все собственные векторы данного линейного преобразования. [19]
К-число, то вектор X называется собственным вектором матрицы А или собственным вектором данного линейного преобразования; число К называется собственным значением. [20]
Я-число, то вектор X называется собственным вектором матрицы А или собственным вектором данного линейного преобразования; число К называется собственным значением. [21]
К - число, то вектор X называется собственным вектором матрицы А или собственным вектором данного линейного преобразования; число А, называется собственным значением. [22]
А - число, то вектор X называется собственным вектором матрицы А или собственным вектором данного линейного преобразования число А называется собственным значением. [23]
Теорема почти очевидна: базисом, существование которого утверждается, будет ортонормированный базис кз собственных векторов линейного преобразования, присоединенного квадратичной форме. В нем К - А, и А-диагональная матрица. [24]
Теорема почти очевидна: базисом, существование которого утверждается, будет ортонормированный базис из собственных векторов линейного преобразования, присоединенного квадратичной форме. В нем К А и А - диагональная матрица. [25]
Теорема почти очевидна: базисом, существование которого утверждается, будет ортонормированный базис из собственных векторов линейного преобразования, присоединенного квадратичной форме. В нем В А и А - диагональная матрица. [26]
Используя результат задачи 4, доказать, что если каждый вектор пространства Ls является собственным вектором линейного преобразования А, то А А. [27]
Итак, придавая в равенствах uCi ( ex - е2), vc2 ( el 2e2) величинам Ci и с2 всевозможные числовые значения, будем получать всевозможные собственные векторы линейного преобразования А. [28]
Итак, придавая в равенствах uCi ( ei - е2), v c2 ( ei 2e2) величинам Ci н Са всевозможные числовые значения, будем получать всевозможные собственные векторы линейного преобразования А. [29]
Итак, придавая в равенствах u cl ( ei - е2), v c2 ( ej - - 2ег) величинам et и сг всевозможные числовые значения, будем получать всевозможные собственные векторы линейного преобразования А. [30]