1、特征值怎么求

特征值是线性代数中的一个重要概念，它常被用于矩阵分析、物理学、工程学等领域。特征值是矩阵的一个标量，表示矩阵在一组基下的伸缩比例。下面就来介绍一下特征值的求法。

要求一组矩阵的特征值，需要先求出这个矩阵的特征多项式。设矩阵A的维度为n，则特征多项式为：

det(A - λI) = 0

其中，λ为一个标量，I为单位矩阵。上式中，det表示行列式，即计算矩阵的值。因为特征多项式是一个n次多项式，所以一共有n个特征值。

接下来，就需要求出特征多项式的解了。解特征多项式的过程叫做特征值分解。特征值分解的方法有很多种，其中比较常用的有QR分解、Jacobi方法等。

以QR分解为例，具体步骤如下：

1. 对矩阵A做QR分解，其中Q为正交矩阵，R为上三角矩阵。

2. 将R分解为一个对角矩阵D和一个单位上三角矩阵U。

3. 将D中的对角线元素即为特征值。

注意，这种方法只适用于实对称矩阵。如果矩阵不是实对称矩阵，则需要使用其他的方法。

求出特征值后，还可以根据特征值求出相应的特征向量。特征向量是指在矩阵伸缩变化下保持在同一方向上的向量。一般来说，特征向量可以用线性方程组的形式求解。

特征值是线性代数中的一个重要概念，通过上述方法可以求出特征值和特征向量，帮助我们更好地理解和分析矩阵。

2、线性代数特征值怎么求

线性代数中，矩阵的特征值与特征向量是其重要的性质之一，它们能有效地描述和分析矩阵的性质、特征和行为，对于计算机视觉、机器学习、物理学等领域都有广泛的应用。但如何求矩阵的特征值和特征向量却是许多学习者十分困惑的问题。在此，我们将介绍一些基本的求解方法。

特征值和特征向量是由矩阵的特征方程决定的。对于矩阵A，它的特征方程可以表示为：

$|A-\lambda I|=0$

其中，|A-λI|表示A-λI的行列式，I为单位矩阵。解这个方程所得的λ即为A的所有特征值。

然后，为了求出每个特征值所对应的特征向量，可以沿用解标准方程组的方法：对于每个特征值λ，求解方程组(A-λI)x=0，其中x为所求的特征向量。解出方程组的所有解即为特征向量。

但如果矩阵A比较大，手工计算特征值和特征向量的过程可能比较繁琐。对此，可以使用多种数值方法求解矩阵的特征值和特征向量，如幂法、反幂法、雅可比迭代法、QR分解法等。这些方法各有自己的特点和适用范围，需要根据具体问题选择合适的方法。

在线性代数中，矩阵的特征值和特征向量是研究矩阵性质和行为的重要工具，掌握其求解方法对于掌握该领域知识和解决实际问题都非常重要。