廣義特徵值
的每個相異特徵值 -lambda_j ，根據步驟(2) 得到的超級Jordan 分塊 J(-lambda_j) ，解出對應各基本Jordan 分塊的特徵向量和廣義特徵向量，相似 ..., 矩陣A 具有相異特徵值(distinct eigenvalues); 矩陣A 具有重複特徵 ..... λ 的rank k 廣義特徵向量(generalized eigenvector) 若下列條件成立, 某些特殊型態的分塊矩陣其特徵多項式可分解為低次因式，故得以簡化計算。我們考慮 ... 是上三角矩陣，其特徵值即為主對角元 1, 6, 10 ..... 若要計算廣義特徵向量還要找出Jordan form，然後尋找廣義特徵向量串，請見下文的例子：,論文中，作者探討了廣義特徵值問題Ax＝λBx。 首先，廣義特徵值和特徵向量的一般性質和觀念被闡明了。接著，作者發現當矩陣A和B滿足某些條件之下，有一種間接 ... ,求数λ，使方程Ax=λBx有非零解x，这里A为n阶实对称矩阵，B为n阶实对称正定矩阵，x为n维列向量，则称该问题为矩阵A相对于矩阵B的广义特征值问题，称满足上式 ... , 這是廣義特徵值(generalized eigenvalue) 問題。 Let $latex A&fg=000000$ and $latex B&fg=000000$ be $latex n-times n&fg=000000$ matrices., , 特徵值的代數重數與幾何重數. 本文的閱讀等級：中級令$latex A&fg=000000$ 為一個$latex n-times n&fg=000000$ 階矩陣。若存在一個非零 ...,跳到 廣義特徵值 - 一個廣義特徵值（第二種意義）有如下形式. A v = λ B ... 其廣義特徵值（第二種意義）λ 可以通過求解如下方程式得到 ... 也即標準的特徵值問題。 , 值域─零空間分解衍生出兩個概念：矩陣的指標(index) 與特徵值的指標，後者是一個相當有用的 .... 稱為廣義特徵向量(generalized eigenvector)。
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