Независимый собственный вектор - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Правила Гольденштерна. Всегда нанимай богатого адвоката. Никогда не покупай у богатого продавца. Законы Мерфи (еще...)

Независимый собственный вектор

Cтраница 1


Независимые собственные векторы и присоединенные к ним векторы, если их общее число равно кратности k собственного значения, называются серией.  [1]

Число независимых собственных векторов для собственного значения А равно s n - гап § ( Л - AJ51), где п - число строк или столбцов матрицы А.  [2]

Жордана соответствуют линейно независимые собственные векторы.  [3]

Определение множества независимых собственных векторов существенно затруднено в случае кратных или очень близких собственных значений. Процедура tristurm предназначена для вычисления собственных значений симметрической трехдиагональной матрицы, расположенных в заданном интервале, и соответствующих им собственных векторов. Ортогональность вычисляемых векторов контролируется специально вводимым параметром. Организация той части программы, в которой вычисляются сами собственные значения, хотя построена и по тем же принципам, как и в процедуре bisect, однако имеет ряд особенностей, упрощающих дальнейшее определение взаимно ортогональных собственных векторов. Процедура tristurm наиболее эффективна в тех случаях, когда необходимо отыскать сравнительно небольшое число собственных значений и соответствующих собственных векторов. Отдельные собственные векторы, вычисленные с помощью процедуры tristurm, так же точны, как и при использовании процедур jacobi, tql2 или imtql2, но ортогональность их несколько хуже.  [4]

Существует п линейно независимых собственных векторов, причем каждому корню кратности k уравнения периодов (9.2.1) соответствует k таких векторов.  [5]

Если число линейно независимых собственных векторов матрицы равно ее порядку ft, то говорят, что матрица имеет простую структуру.  [6]

Столбцами матрицы Т являются линейно независимые собственные векторы матрицы А. Хт выбраны по одному из каждого проектора Ръ Я2 Л матрицы А.  [7]

S образуют систему ft линейно независимых собственных векторов, отвечающих - кратному собственному значению.  [8]

В зависимости от числа независимых собственных векторов па мы чфиходим к следующей классификации возможных случаев приведения тензора Rikim K каноническому виду ( А.  [9]

Разным собственным значениям матрицы соответствуют линейно независимые собственные векторы.  [10]

Можно доказать, что число линейно независимых собственных векторов, отвечающих одному и тому же корню характеристического уравнения, не превышает кратности этого корня. Отсюда, в частности, следует, что если корни характеристического уравнения ( 5) различны, то каждому собственному значению соответствует с точностью до коэффициента пропорциональности один и только один собственный вектор.  [11]

Матрица Z, состоящая из линейно независимых собственных векторов, отвечающих различным собственным значениям, невырождена.  [12]

Не все матрицы имеют п линейно независимых собственных векторов, и поэтому не все матрицы диагонализуются.  [13]

В случае, когда число линейно независимых собственных векторов преобразования равно размерности пространства, эта нормальная форма совпадает с диагональной.  [14]

Доказать, что максимальное число линейно независимых собственных векторов линейного оператора А с собственным значением Л равно числу клеток с диагональным элементом Л в жордановой форме матрицы оператора А.  [15]



Страницы:      1    2    3    4