«Собственные значения»

линейного преобразования или оператора А, числа λ,длякоторых существует ненулевой вектор хтакой, что Ах =λх; вектор х называется собственным вектором (См. Собственные векторы). Так, С. з. дифференциального оператора L(y) с заданными краевыми условиями служат такие числа λ, при которых уравнение L(y)= λуимеет ненулевое решение, удовлетворяющее этим краевым условиям. Например, если оператор L(y) имеет вид у’’, то его С. з. при краевых условиях y(0) =у(π)= 0 служат числа вида λ_n = n²,где n — натуральное число, т.к. уравнению — у’’ = n²у с указанными краевыми условиями удовлетворяют функции у_п= sin nx; если же λ_n≠n² ни при каком натуральном n, то уравнению —у’’ =λу при тех же краевых условиях удовлетворяет только функция у(х) ≡ 0. К изучению С. з. линейных операторов приводят многие задачи математики, механики и физики (аналитической геометрии и алгебры, теории колебаний, квантовой механики и т.д.).

С. з. матрицы (См. Матрица)(i,k = 1, 2,..., n) называют С. з. соответствующего ей линейного преобразования п-мерного комплексного пространства. Их можно определить также как корни определителя матрицы А —λЕ (где Е —единичная матрица), т. е. корни уравнения

, (*)

называемого характеристическим уравнением (См. Характеристическое уравнение) матрицы. Эти числа совпадают для подобных матриц А и В^–1AB(где В — неособенная матрица) и характеризуют поэтому свойства линейного преобразования, не зависящие от выбора системы координат. Каждому корню λ_i; уравнения (*) отвечает вектор x_i≠ 0 (собственный вектор) такой, что Ax_i =λ_ix_i. Если все С. з. различны, то множество собственных векторов можно выбрать за базис векторного пространства (См. Векторное пространство).В этом базисе линейное преобразование описывается диагональной матрицей

.

Каждую матрицу А с различными С. з. можно представить в виде С^–1ΛС. Если А —Самосопряжённая матрица, то её С. з. действительны, собственные векторы ортогональны, а матрицу С можно выбрать унитарной (см. Унитарная матрица). Модуль каждого С. з. унитарной матрицы равен 1. Сумма С. з. матрицы равна сумме её диагональных элементов, т. е. следу её матрицы. Знание С. з. матрицы играет важную роль в исследовании сходимости некоторых приближённых методов решения систем линейных уравнений. См. также Собственные функции.

СОБСТВЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ линейного преобразования - скаляры, на которые умножаются его собственные векторы. Таким образом, есть собственные значения преобразования A, если существует ненулевой вектор x такой, что Aх = ?x.

со́бственные значе́ния

линейного преобразования, скаляры, на которые умножаются его собственные векторы. Таким образом, λ есть собственные значения преобразования А, если существует ненулевой вектор х такой, что Ах = λх.

* * *

СО́БСТВЕННЫЕ ЗНАЧЕ́НИЯ линейного преобразования, скаляры, на которые умножаются его собственные векторы. Таким образом, есть собственные значения преобразования A, если существует ненулевой вектор x такой, что Aх = lx.

линейного преобразования, скаляры, на к-рые умножаются его собств. векторы. Т.о., Я. есть С. з. преобразования А, если существует ненулевой вектор х такой, что Ах = Лямбда х.

СОБСТВЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ

СОБСТВЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ линейного преобразования - скаляры, на которые умножаются его собственные векторы. Таким образом, есть собственные значения преобразования A, если существует ненулевой вектор x такой, что Aх = ?x.

Большой Энциклопедический словарь. 2000.

Источник: