Собственные Значения

Собственные Значения в Энциклопедическом словаре:
Собственные Значения - линейного преобразования - скаляры, на которыеумножаются его собственные векторы. Таким образом, есть собственныезначения преобразования A, если существует ненулевой вектор x такой, чтоAх = ?x.

Определение «Собственные Значения» по БСЭ:
Собственные значения - линейного преобразования или оператора A, числа λ, для которых существует ненулевой вектор x такой, что Ах = λx; вектор x называется собственным вектором. Так, С. з. дифференциального оператора L (y) с заданными краевыми условиями служат такие числа λ, при которых уравнение L (y) = λy имеет ненулевое решение, удовлетворяющее этим краевым условиям.
Например, если оператор L (y) имеет вид у’’, то его С. з. при краевых условиях y (0) = y (π) = 0 служат числа вида λ_n = nІ, где n - натуральное число, т.к. уравнению - у’’ = nІy с указанными краевыми условиями удовлетворяют функции y_n = sin nx; если же λ_n ≠ nІ ни при каком натуральном n, то уравнению - y″ = λy при тех же краевых условиях удовлетворяет только функция y(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 A=||a_ik|| (i,k = 1, 2,..., n) называют С. з. соответствующего ей линейного преобразования п-мерного комплексного пространства. Их можно определить также как корни определителя матрицы A - λE (где E - единичная матрица), т. е. корни уравнения

a11−λ a12 ... a1n = 0 , a21 a22−λ ... a2n ... ... ... ... an1 an2 ... ann−λ

(*)

называемого характеристическим уравнением матрицы. Эти числа совпадают для подобных матриц A и В⁻¹ AB (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. В этом базисе линейное преобразование описывается диагональной матрицей

	λ1	0	...	0		≡ Λ	.
	0	λ2	...	0
	...	...	...	...
	0	0	...	λn

Каждую матрицу A с различными С. з. можно представить в виде C⁻¹ΛC. Если A - 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 Векторы    Собственные Значения    Собственные Имена