什么叫矩阵的K阶特征值 矩阵的最小特征值是什么
如何理解矩阵特征值？什么叫矩阵的特征值？数学中的k重特征值什么意思？k重特征值是什么概念？这个线性代数定理2怎么理解，k阶特征值是什么意思？
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怎么快速看出矩阵的特征值
定义 设A是n阶方阵，如果数λ和n维非零列向量x使关系式
AX=λX (1)
成立，那么这样的数λ称为矩阵A特征值，非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量．（1）式也可写成，
( A-λE)X=0 (2)
这是n个未知数n个方程的齐次线性方程组，它有非零解的充分必要条件是系数行列式
| A-λE|=0 , (3)
矩阵的最小特征值是什么
假设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是矩阵A的一个特征值。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量，简称A的特征向量
参考内容：
http: //baike.baidu.com/item/矩阵特征值/8309765?fr=aladdin
期望值公式高中
一个K阶矩阵有k个特征值，如果这k个特征值有n个相同，那么这个特征值就叫做n重特征值。
特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量;x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特征值。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。
扩展资料
求矩阵的全部特征值和特征向量的方法如下：
第一步：计算的特征多项式；
第二步：求出特征方程的全部根，即为的全部特征值；
第三步：对于的每一个特征值，求出齐次线性方程组。
在A变换的作用下，向量ξ仅仅在尺度上变为原来的λ倍。称ξ是A 的一个特征向量，λ是对应的特征值（本征值）,是（实验中）能测得出来的量，与之对应在量子力学理论中，很多量并不能得以测量，当然，其他理论领域也有这一现象。
k线形态基础知识图解
重特征值的意思就是特征多项式的重根。
举个例子，有一个三阶矩阵a，
4
0
0
0
3
1
0
1
3
它的特征值多项式为
(4-λ)(λ²-6λ+8)=(2-λ)(4-λ)²
其中λ=4是2重根，我们就说“4”是矩阵a的“2重特征值”。
总结：若矩阵a的特征多项式因式分解后，如果有一项可以写成(λ-k)^m,
【k,m为常数，且m为正整数】那么“k”就是矩阵a的“m重特征值。
线性代数正交化公式详解
如果lamda_i事k阶特征值，就是det(A-lambdaE)中，(lamda -lambda_i)的次数是k
