特征方程英文解释翻译、特征方程的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 characteristic equation; secular equation

分词翻译：

特征的英语翻译：

characteristic; earmark; feature; impress; individuality; mark; stamp
tincture; trait
【计】 F; featrue; tagging
【医】 character; feature; genius; stigma; stigmata; tlait
【经】 character

方程的英语翻译：

equation

专业解析

在数学和工程领域，特征方程（Characteristic Equation）指代一个关键方程，其解（称为特征根或特征值）揭示了系统或矩阵的核心性质。以下是汉英词典视角的详细解释：

一、核心定义

汉语释义：
特征方程是描述系统固有特性的方程，通过求解该方程可获得特征值（λ），这些值决定了系统的稳定性、振动模式等本质行为。

英语释义：
Thecharacteristic equation is an equation whose solutions (eigenvalues, λ) define fundamental properties of a system or matrix, such as stability and dynamic response.

公式表达（线性代数）：

$$ det(lambda I - A) = 0 $$

其中 ( A ) 为矩阵，( I ) 为单位矩阵。

二、关键应用场景

1.线性代数（矩阵理论）

特征方程用于求解矩阵的特征值（λ），这些值反映了矩阵的缩放特性。例如，在量子力学中，特征值对应物理量的可观测值。
示例：若矩阵 ( A = begin{bmatrix} 2 & 11 & 2 end{bmatrix} )，其特征方程为 ( lambda - 4lambda + 3 = 0 )，解得 ( lambda = 1, 3 )。

2.微分方程

在求解常系数线性微分方程时，特征方程将微分运算转化为代数方程。例如：
方程 ( y'' - 3y' + 2y = 0 ) 的特征方程为 ( lambda - 3lambda + 2 = 0 ) 。

解 ( lambda = 1, 2 ) 直接决定通解形式 ( y = C_1 e^x + C_2 e^{2x} )。

3.控制理论

系统传递函数的特征方程用于分析稳定性。若所有特征根实部为负，则系统稳定；若存在正实部根，系统可能发散。

三、权威参考文献

MIT线性代数课程
特征方程与特征值的几何意义解析。

来源：MIT OpenCourseWare - Linear Algebra（访问日期：2025年8月）

普渡大学微分方程教材
特征方程在微分方程求解中的推导与应用。

来源：Purdue Math - Differential Equations（访问日期：2025年8月）

IEEE控制系统术语标准
特征方程在稳定性判据中的定义。

来源：IEEE Xplore - Control System Terminology（需订阅访问）

四、汉英术语对照

汉语	英语
特征方程	Characteristic Equation
特征值	Eigenvalue
特征向量	Eigenvector
行列式	Determinant
稳定性判据	Stability Criterion

网络扩展解释

特征方程是数学中用于求解特定问题的重要工具，主要应用于线性代数和微分方程两大领域。以下是其核心解释：

1. 在线性代数中的意义

特征方程用于求解矩阵的特征值和特征向量。

定义：对于一个( n times n )的方阵( A )，其特征方程为： $$ det(A - lambda I) = 0 $$ 其中，( det )表示行列式，( lambda )为特征值，( I )为单位矩阵。
作用：通过解此方程，可找到矩阵的特征值( lambda )，进而求出对应的非零特征向量( v )，满足( Av = lambda v )。
应用：矩阵对角化、动力系统分析、图像处理中的主成分分析（PCA）等。

2. 在微分方程中的意义

特征方程用于求解线性常系数齐次微分方程。

定义：对形如( ay'' + by' + cy = 0 )的方程，假设解为( e^{rt} )，代入后得到特征方程： $$ ar + br + c = 0 $$
根的三种情况：
1. 实根且不同（如( r_1 eq r_2 )）：通解为( y = C_1 e^{r_1 t} + C_2 e^{r_2 t} )。
2. 实根且重根（如( r_1 = r_2 )）：通解为( y = (C_1 + C_2 t)e^{rt} )。
3. 复根（如( alpha pm beta i )）：通解为( y = e^{alpha t}(C_1 cos beta t + C_2 sin beta t) )。

特征方程的核心作用在于将复杂问题（如矩阵分析、微分方程求解）转化为多项式方程的根的问题，从而简化计算过程。在不同领域，其形式和解法略有差异，但本质都是通过代数方法揭示系统的关键特性。