畢業(yè)論文-矩陣特征值的求法研究-資料下載頁
2025-06-01 21:19本頁面
【正文】 特征值和特征向量是線性代數(shù)研究的重要內(nèi)容，并在其他領(lǐng)域也有著非常重要的研究價值 . 本文主要介紹了矩陣特征值和特征向量的四種求解方法，并且介紹了特征值在線性代數(shù)以及微分方程求解問題中的一些應(yīng)用 . 關(guān)鍵詞 ： 矩陣 。 特征值 。 特征向量 Sev er a l w a y s a nd A ppl i ca t i o ns o f E i g e n v a l ue o f the M a tri x A bst ra ct ： Ma t r i x i s t he m ai n r es ear ch t ool s of l i nea r al gebr a and adv ance d al g ebr a an d uni v er si t i es pl a y a v i t al r ol e i n m a t hem at i cs , w hi l e i n ot h er ar eas al so has v er y i m por t ant r es ear ch v al ue . This paper des cr i bes t he f our m et hod f or sol v i ng t he ei genv al ues an d ei gen v ect or s , a nd i nt r oduces som e of t he appl i ca t i ons of t he ei genv al ue pr obl em of l i near al gebr a and di f f er ent i al equat i on sol v i ng. K ey w ords ： m at r i x 。 ei genv al ue。 ei genv ect or 4.贛南師范學(xué)院 2021 屆本科生畢業(yè)論文（設(shè)計） 9 特征值的幾種特殊求法 5. 已知矩陣 A 的特征值和特征向量 ,反求矩陣 A 的方法 6. 方陣的特征值 的計算機(jī)方法贛南師范學(xué)院 2021 屆本科生畢業(yè)論文（設(shè)計） 1 主要參考文獻(xiàn) [1] 陳勝利 .向量與平面幾何證題 [M].北京：中國文史出版社 ,2021,08: 33. [2] 謝冬秀 .解析幾何 [M].北京：高等教育出版社 ,2021,06,:12,6367. [3] 嚴(yán)士健 .向量及其應(yīng)用 [M].北京：高等教育出版社 ,2021,09:0203,0809. [4] 陳振宣 . 向量幾何應(yīng)用的思維方法 [J].數(shù)學(xué)教學(xué) ,2021,12:1215. [5] 段曉文 .法向量在立體幾何教學(xué)中的應(yīng)用 [J].學(xué)術(shù)縱橫 ,2021,01:133. [6] 房元霞 .向量概念的發(fā)展 [J].消費(fèi)導(dǎo)刊 ,2021,05:211. [7] 蔣 建 紅 .平面向量幾何意 義 的 應(yīng) 用 [J].數(shù)學(xué)之友 ,2021,01:68. [8] 李瑞倉 .向量法在初等幾何中的應(yīng)用 [J].滄州師范?？茖W(xué)校學(xué)報 ,2021,06:128130. [9] 仇海全 ,潘花 .向量法在數(shù)學(xué) 問題中的一些應(yīng)用 [J].唐山學(xué)院學(xué)報 ,2021,05:1314. [10] 沈恒 . 空間向量幾何意義的應(yīng)用 [J].中學(xué)生數(shù)學(xué) 2021,12:18. [11] 孫海明 . 向量法解幾何問題 [J]. 科技資訊 ,2021,06:186187. [12] 薛黨鵬 .解析幾何的解題技巧 [J].中等數(shù)學(xué) ,2021,03:107. [13] 于亞青 .平面向量在解析幾何中的應(yīng)用 [J].高中數(shù)學(xué)教與學(xué) ,2021,04:40,4647. [14] Durkin Gabriel A , Simon Christoph. Multipartite entanglement inequalities via spin vector geometry. Physical Review Letters, (18):80402. [15] Tatjana S. Hilbert , Alexander Renkl , Stephan Kessler , Kristina Reiss. Learning to prove in geometry: Learning from heuristic examples and how it can be supported. Learning and Instruction, 2021,.18 (1),:5465.
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