牛皮克拉斯的大致内容分享到此结束，希望对各位有所帮助。

1.从定义上看，ax = CX: A是矩阵，C是特征值，X是特征向量。

2.矩阵A乘以X意味着向量X被变换(旋转或拉伸)一次(是线性变换)，这种变换的效果是常数C乘以向量X(即只进行拉伸)。

3.通常，求特征值和特征向量就是要找出哪些向量(当然是特征向量)只能被矩阵拉伸，拉伸到什么程度(特征值大小)。

4.扩展资料:数值计算原理:实际中大型矩阵的特征值无法用特征多项式计算，计算多项式本身需要大量资源，而对于高阶多项式，精确的“符号”根很难计算和表示:Abel-Ruffini定理表明高阶(5或更高)多项式的根不能简单地用n阶平方根表示。

5.估计多项式的根有有效的算法，但特征值的小误差会导致特征向量的大误差。

6.求特征多项式零点即特征值的一般算法是迭代法。

7.最简单的方法是幂法:取一个随机向量V，然后计算一系列单位向量。

亲爱的朋友们大家好，编辑Mosimosi将为亲爱的朋友们解答以上问题。特征向量和特征值，这个特征向量怎么找，很多人还不知道，现在我们下去吧！