特征值和特征向量

线性代数学习之特征值与特征向量 什么是特征值和特征向量: 在上一次线性代数学习之行列式 - cexo - 博客园学习了行列式相关的一些概念,其中也多次提到学好行列式是为了学习“特征值和特征向量”的基础,所以此次就正式进入这块内容的学习,也是线性代数中非常重要的概念,因为它又是线性代数其它重要概念的基石比如矩阵的相似性等等,当然这一块的学习也是比较抽象的,得耐住性子一点点来挼,也是就一定得要慢!!! 也是方阵的一个属性: 在正式学习特征值和特征向量之前,先站在一个更高的角度来看一下它们是一个什么?在上一次学习行列式时就说它是方阵的一个 阅读详情

先放到这里,以前仅仅是知道怎么求出一个矩阵的特征值和特征向量,求法也比较简单,

但是几何意义却不太懂。

我们知道,矩阵乘法对应了一个变换,是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋转的效果,那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量,伸缩的比例就是特征值。

实际上,上述的一段话既讲了矩阵变换特征值及特征向量的几何意义(图形变换)也讲了其物理含义。物理的含义就是运动的图景:特征向量在一个矩阵的作用下作伸缩运动,伸缩的幅度由特征值确定。特征值大于1,所有属于此特征值的特征向量身形暴长;特征值大于0小于1,特征向量身形猛缩;特征值小于0,特征向量缩过了界,反方向到0点那边去了 这个不是太理解!。

    注意:常有教科书说特征向量是在矩阵变换下不改变方向的向量,实际上当特征值小于零时,矩阵就会把特征向量完全反方向改变,当然特征向量还是特征向量。我赞同特征向量不改变方向的说法:特征向量永远不改变方向,改变的只是特征值(方向反转特征值为负值了)。这有点类似地说冬天深圳的室外“温度”是10℃,哈尔滨室外的“温度”是-30℃(称温度而不温);也类似说无人飞机在海拔“高度”100米处飞行而核潜艇在海拔“高度”-50米(称高度而不高)处游弋一样。

关于特征值和特征向量,这里请注意两个亮点。这两个亮点一个是线性不变量的含义,二个是振动的谱含义。

特征向量是线性不变量

所谓特征向量概念的亮点之一是不变量,这里叫线性不变量。因为我们常讲,线性变换啊线性变换,不就是把一根线(向量)变成另一根线(向量),线的变化的地方大多是方向和长度一块变。而一种名叫“特征向量”的向量特殊,在矩阵作用下不变方向只变长度。不变方向的特性就被称为线性不变量。

如果有读者坚持认为负方向的特征向量就是改变了向量的方向的想法的话,你不妨这样看线性不变量:特征向量的不变性是他们变成了与其自身共线的向量,他们所在的直线在线性变换下保持不变;特征向量和他的变换后的向量们在同一根直线上,变换后的向量们或伸长或缩短,或反向伸长或反向缩短,甚至变成零向量(特征值为零时),如下图。

还不懂的话 参考这个wiki 里面有以蒙娜丽萨的图片的例子!

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%90%91%E9%87%8F


线性代数基础 | 特征值和特征向量 特征值(eigenvalue)是线性代数中一个重要的概念,用于描述线性变换对于某个向量的伸缩效应。在本文中,我们将深入讨论特征值的定义和性质。首先,我们考虑一个线性变换(或者说一个方阵)A。对于一个非零向量v,如果它满足以下条件:Av = λv其中λ是一个标量,称为特征值,v称为对应于特征值λ的特征向量。特征向量表示了在线性变换下只发生伸缩而不发生方向变化的向量。特征值则表示了这种伸缩的比例。特征值的存在性:对于n阶方阵A,它至少有一个特征值。 阅读详情

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