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矩阵特征值与特征向量的几何意义 被引量:4

Geometric meaning of eigenvalue and eigenvector of matrix
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摘要 以2阶矩阵为例,研究了单位向量经过线性变换后新向量的轨迹。在此基础上,以矩阵的可逆性和对称性作为分类原则,给出了矩阵特征值与特征向量的几何意义。 Taking the 2-order matrix as an example,the locus of the new vector after linear transformation applied to unit vector is studied.On this basis,and taking the invertibility and symmetry of matrices as the classification principle,the geometric meaning of eigenvalue and eigenvector of matrix is given.
作者 雍龙泉 YONG Long-quan(School of Mathematics and Computer Science,Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723000,China)
出处 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2021年第5期80-85,共6页 Journal of Shaanxi University of Technology:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金资助项目(11401357) 陕西省教育厅重点科学研究计划项目(20JS021) 陕西理工大学科研计划项目(SLGYQZX2002) 陕西理工大学教学改革研究项目(SLGYJG2015)。
关键词 矩阵 线性变换 轨迹 特征值 特征向量 几何意义 matrix linear transformation locus eigenvalue eigenvector geometric meaning
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参考文献7

二级参考文献23

共引文献44

同被引文献11

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