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特徵分解定理


P 為給定 方陣 A特徵向量矩陣D 為對角線上具有相應特徵值的對角矩陣。那麼,只要 P 是一個方陣A 可以寫成一個特徵分解

 A=PDP^(-1),

其中 D 是一個對角矩陣。此外,如果 A對稱的,那麼 P 的列是正交向量

如果 P 不是一個方陣(例如,[1 1; 0 1] 的特徵向量空間是一維的),那麼 P 不能有矩陣逆,並且 A 沒有特徵分解。然而,如果 Pm×n (其中 m>n),那麼 A 可以使用所謂的奇異值分解來表示。


另請參閱

特徵分解, 特徵值, 特徵向量, 奇異值分解

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參考文獻

Press, W. H.; Flannery, B. P.; Teukolsky, S. A.; 和 Vetterling, W. T. "奇異值分解." §2.6 in FORTRAN 數值方法:科學計算的藝術,第二版。 英國劍橋:劍橋大學出版社,pp. 51-63, 1992.

在 上被引用

特徵分解定理

請引用為

Weisstein, Eric W. "特徵分解定理." 來自 —— 資源. https://mathworld.tw/EigenDecompositionTheorem.html

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