
【計】 characteristic root
在數學與工程學領域,"特征根"(英文:characteristic root,亦稱eigenvalue)指線性代數中與矩陣相關的特殊數值解。其定義為:對于n階方陣A,若存在非零向量v和标量λ,使得方程$Av = λv$成立,則λ稱為矩陣A的特征根。該概念源于求解線性變換下保持方向不變的向量的縮放因子。
特征根的數學表達式通過特征方程$det(A - λI) = 0$獲得,其中I為單位矩陣,det表示矩陣的行列式。解此方程得到的根λ₁, λ₂,…, λₙ即為特征根。例如,在二階矩陣中,若矩陣為: $$ begin{bmatrix} a & b c & d end{bmatrix} $$ 其特征方程為$λ² - (a+d)λ + (ad - bc) = 0。
應用層面,特征根在以下領域具有核心作用:
根據劍橋大學數學詞典,特征根的英文術語"characteristic root"與"eigenvalue"可互換使用,但後者在量子力學領域更常見。斯坦福大學線性代數公開課指出,特征根實部與虛部分别反映系統的衰減速率和振蕩頻率。
特征根(也稱特征值)是線性代數中的核心概念,與矩陣和線性變換密切相關。其核心定義和意義如下:
對于方陣 ( A ),若存在非零向量 ( mathbf{x} ) 和标量 ( lambda ),滿足方程: $$ Amathbf{x} = lambdamathbf{x} $$ 則稱 ( lambda ) 為矩陣 ( A ) 的特征根,對應的非零向量 ( mathbf{x} ) 稱為特征向量。
特征根通過特征方程計算: $$ det(A - lambda I) = 0 $$ 其中 ( I ) 是單位矩陣,方程的解即為特征根。例如,矩陣 ( A = begin{pmatrix} 2 & 11 & 2 end{pmatrix} ) 的特征方程為: $$ lambda - 4lambda + 3 = 0 $$ 解得特征根 ( lambda_1 = 3 ),( lambda_2 = 1 )。
特征根反映了線性變換在特定方向(特征向量方向)上的縮放比例。例如:
若需具體計算示例或更深入的數學推導,可進一步說明。
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