Maple雅克比矩阵 特征值

雅克比迭代矩阵不就是简单变形么

显然(A),(B),(C)正确,(D)错误,你哪个选项不理解

A=1/21/41/41/41/21/41/41/41/2解方程|A-xE|=0,化简得到(x-1)(x-1/4)(x-1/4)=0所以特征值是1,1/4,1/4x=1对应的特征向量：A-1E=-1/

设此矩阵A的特征值为λ则|A-λE|=-λ100-λ1-1-3-3-λ第1行减去第3行乘以λ=01+3λλ²+3λ0-λ1-1-3-3-λ按第1列展开=1+3λ+λ(λ²+3λ)=

选第3个,特征值为-1,0,1说明行列式为零,不可逆.且与特征值为对角矩阵相似且等价有相同的秩为2,所以齐次方程只有一个基础解系.不同的特征值对应的特征向量线性无关实对称矩阵的不同的特征值对应的特征向

请问你是在考试吗?如果是练习的话,你有没有最后的答案?再问：。。。回家作业。。。再答：你有没有最后的答案，如果有，请打出来，我看看我算的对不对，再给你发解法。再问：。。。没有再答：事实上，我对一些概念

eig（a）一句命令搞定再问：你算算呗，就是用的这个算出来好像错的。再答：错的、？？你怎么知道？？？再问：因为特征向量都为负的，你算算看得多少再答：手算？？？再问：因为特征向量都为负的，你算算看得多少

此乃施密特正交化公式.取β2=α2+kβ1,则β1^Tβ2=β1^Tα2+kβ1^Tβ1=0,得k=-(β1^Tα2)/(β1^Tβ1)（向量转置表示）即k=-(α2,β1)/(β1,β1),（向量内

矩阵的特征值等于逆矩阵特征值的倒数,反过来也一样,记住这个定理哦

特征值:3219/977-655/4444+724/743i-655/4444-724/743i特征向量:-79/334-79/668+652/3183i-79/668-652/3183i-69/85

max(D)是求出每一列最大的值,max(max(D))是要从这些每一列的最大值中再选出那个最大的,这样选出的这个值就是D中最大的那个了

|A-λE|=(-1-λ)(-2-λ)^2所以A的特征值为:-1,-2,-2λ=-1时A+E=-1100-11000化成10-101-1000所以λ=-1的特征向量为c(1,1,1),c为非零数.当λ

%求特征值：eigenvals(A)%求特征向量:eigenvects(A)%输出结果为：[特征值,特征值个数,特征向量]

|A-λE|=17-λ-2-2-214-λ-4-2-414-λr3-r217-λ-2-2-214-λ-40λ-1818-λc2+c317-λ-4-2-210-λ-40018-λr2-2r117-λ-4

系统尽量保持精确计算.这样sinpi=0,但是sin3.14不等于0.在计算过程中,sin3.14会一直保持不等于0,这是出现虚部的原因.而sinpi一直是0,这是不出现虚部的原因.建议：用Pi计算,

with(Student[LinearAlgebra])：B := Matrix(3, 3, {(1, 1) = -1, 

with(LinearAlgebra);//导入所需工具包m:=;//构造方阵Determinant(m);//求相应的行列式

with(LinearAlgebra):a:=RandomMatrix(3,3);E:=Matrix(3,3,shape=identity);A:=;B:=RowOperation(%,[2,1],(

任给一个n维向量X,其范数‖X‖是一个满足下列三个条件的实数：（1）对于任意向量X,‖X‖≥0,且‖X‖＝0óX＝0;（2）对于任意实数λ及任意向量X,‖λX‖＝｜λ｜‖X‖；（3）对于任意向量X和Y

任给一个n维向量X,其范数‖X‖是一个满足下列三个条件的实数：（1）对于任意向量X,‖X‖≥0,且‖X‖＝0óX＝0;（2）对于任意实数λ及任意向量X,‖λX‖＝｜λ｜‖X‖；（3）对于任意向量X和Y