Cтраница 1
Наибольшее собственное значение матрицы ФЛ 1, равное величине, обратной наименьшему собственному значению Я. [1]
Поскольку наибольшее собственное значение матрицы не возрастает при уменьшении диагональных элементов, можно считать, что минимум достигается на некоторой матрице А с единицами на диагонали. [2]
Если наибольшее собственное значение ряя матрицы (6.3) стремится к единице при п - х, то пространства систем элементов (6.1) и (6.2) совпадают. [3]
Если наибольшее собственное значение рп матрицы (6.3) ограничено сверху: Рллг р оо, то биортогональные ряды ( I) и ( II) по системам элементов (6.1) и (6.2) для любого элемента / слабо сходятся. [4]
Следовательно, наибольшее собственное значение матрицы В В меньше единицы, а тогда выполнено условие (28.15), откуда следует, что собственные числа матрицы В лежат в единичном круге. [5]
Таким образом, искомое Р есть наибольшее собственное значение матрицы М, искомое d - соответствующий собственный вектор. [6]
Ее можно определить как корень квадратный из наибольшего собственного значения матрицы В В, где В получается из В транспонированием и последующей заменой каждого элемента комплексно сопряженным. [7]
Это означает, в частности, что если наибольшее собственное значение обратно-симметричной матрицы равно ее порядку, то эта матрица непременно будет согласованной. [8]
Следовательно, в статистической механике термодинамические свойства системы определяются наибольшим собственным значением матрицы переноса. [9]
Оптимальным значением параметра со является такое значение, при котором наибольшее собственное значение матрицы LM ( другими словами, спектральный радиус) будет наименьшим из возможных. Основной проблемой метода последовательной верхней релаксации является выбор оптимального параметра со. Начнем с замечания, что произведение собственных значений должно быть равно определителю. [10]
Матрица U сформирована из п ортонормированных собственных BeKTOpoet соответствующих п наибольшим собственным значениям матрицы АА, а матрица V - из ортонормированных собственных векторов матрицы АТА. Диагональные элементы матрицы S-неотрицательные значения квадратных корней из собственных значений матрицы АТА; они называются сингулярными числами. Разложение вида ( 1) называется разложением по сингулярным числам. [11]
РЙ квадратичной формы (6.7) по отношению к форме (6.8), или наибольшее собственное значение матрицы (6.3) при п - оо, стремится к единице. [12]
Если система (7.20) при больших значениях аргументов ведет себя как линейная система и если наибольшее собственное значение матрицы монодромии этой линейной системы обозначить через Хоо, то условия существования нетривиального неотрицательного периодического решения можно формулировать особенно просто. [13]
Мы рассматриваем евклидову норму матриц, понимая под нормой матрицы ] ] Л щ корень квадратный из наибольшего собственного значения матрицы А А, где помечен переход к комплексно сопряженной и транспонированной матрице. [14]
След матрицы ДЖ пропорционален сумме квадратов всех элементов матрицы AZ), а след матрицы УТ - наибольшему собственному значению матрицы ДЖ. Поэтому замена матрицы ДУН матрицей УТУ соответствует минимуму суммы квадратов изменений оптических плотностей, которые нельзя объяснить эффектами ионизации. Число элементов вектора У равно числу исследованных растворов, а величина каждого элемента у линейно связана со степенью ионизации в соответствующем растворе. [15]