
本征值(Eigenvalue)是線性代數與數學物理中的核心概念,其漢英對應關系可表述為:在特定線性變換下,向量僅發生标量倍數的縮放,該标量即稱為本征值(英語:eigenvalue,源自德語"eigen"表示"自身的")。這一概念廣泛應用于量子力學、振動分析和數據降維等領域。
從數學定義來看,對于方陣$A$,若存在非零向量$mathbf{v}$和标量$lambda$滿足: $$ Amathbf{v} = lambdamathbf{v} $$ 則$lambda$稱為$A$的本征值,$mathbf{v}$為對應的本征向量。該方程揭示了系統在變換中保持方向不變的特殊狀态。
在量子力學中,本征值對應物理量的可觀測值。例如薛定谔方程$Hpsi = Epsi$中,能量$E$即為哈密頓算符$H$的本征值。這一特性奠定了量子态測量的理論基礎。
權威文獻如《線性代數及其應用》(Gilbert Strang著)指出,本征值分解是矩陣分析的核心工具,在工程領域可用于結構穩定性判定。例如橋梁固有頻率的計算即轉化為剛度矩陣本征值求解問題。
詞源學研究表明,"eigenvalue"的漢語譯名經過多次演變。早期《物理學名詞》審定過程中,曾出現"特性值""固有值"等譯法,最終"本征值"因其能準确傳達"本質特征"的涵義而被确定為規範譯名。
本征值(Eigenvalue)是線性代數與量子力學中的核心概念,用于描述線性變換對特定向量的作用特性。其數學定義如下:
給定一個方陣 ( A ),若存在非零向量 ( mathbf{v} ) 和标量 ( lambda ),使得: $$ Amathbf{v} = lambdamathbf{v} $$ 則稱 ( lambda ) 為矩陣 ( A ) 的本征值,( mathbf{v} ) 為對應的本征向量。
物理意義
本征值反映了線性變換在特定方向(本征向量方向)上的縮放效應。例如:
數學特性
應用場景
若矩陣 ( A = begin{pmatrix} 2 & 11 & 2 end{pmatrix} ),其本征值可通過解方程: $$ detbegin{pmatrix} 2-lambda & 11 & 2-lambda end{pmatrix} = (2-lambda) -1 = 0 $$ 得到 ( lambda_1 = 3 ) 和 ( lambda_2 = 1 ),對應的本征向量分别為 ( (1,1)^T ) 和 ( (1,-1)^T ),體現該變換在45°和135°方向的純拉伸效應。
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