
【计】 spectral radius
chart; compose; music; register; table
【医】 spectrum
radii; radius; semidiameter
【计】 R
【医】 radii; rndius
谱半径(Spectral Radius)是线性代数与泛函分析中的一个核心概念,尤其在矩阵理论和动力系统研究中具有重要地位。以下从汉英词典角度进行详细解释:
英文:Spectral Radius
定义:对于复数域上的方阵 ( A ),其谱半径 ( rho(A) ) 定义为矩阵所有特征值 ( lambda ) 的模的最大值,即:
$$ rho(A) = max { |lambda| : lambda text{ 是 } A text{ 的特征值} } $$
收敛性判据
谱半径与矩阵幂级数的收敛性直接相关:若 ( rho(A) < 1 ),则矩阵级数 ( sum_{k=0}^{infty} A^k ) 收敛;若 ( rho(A) > 1 ),则发散。该性质在数值分析中用于迭代法的稳定性分析。
应用示例:在求解线性方程组 ( Ax=b ) 时,雅可比迭代法收敛的充要条件是系数矩阵的谱半径小于 1。
算子理论推广
在无穷维空间中,谱半径可推广为有界线性算子 ( T ) 的谱集上模的上确界:
$$ rho(T) = sup { |lambda| : lambda in sigma(T) } $$
其中 ( sigma(T) ) 是算子谱集,这一概念在量子力学和微分方程理论中有重要应用。
在控制系统理论中,谱半径决定了离散时间系统的稳定性:当系统矩阵的谱半径严格小于 1 时,系统渐进稳定。此外,在网络科学中,图的邻接矩阵的谱半径与图的连通性和传播动力学密切相关。
参考文献
谱半径是线性代数中与矩阵特征值相关的重要概念,具体解释如下:
谱半径(Spectral Radius)指复数域上方阵$boldsymbol{A}$所有特征值的模的最大值。设$boldsymbol{A}$的特征值为$lambda_1, lambda_2, dots, lambdan$,则谱半径定义为: $$ rho(boldsymbol{A}) = max{1 leq i leq n} |lambda_i| $$ 其中,复数特征值的模为其实部与虚部平方开方,即$|lambda_i| = sqrt{(text{Re}(lambda_i)) + (text{Im}(lambda_i))}$。
如需进一步了解谱半径的数值计算或具体应用场景,可参考权威数学教材或数值分析资料。
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