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在線性代數中，特征值(Eigenvalue)和特征向量(Eigenvector)是矩陣運算中的重要概念。它們在很多領域，如線性代數、物理學、工程學以及機器學習中都有廣泛的應用。這篇文章為大家帶來哥倫比亞大學特征值和特征向量知識點講解。
一、特征值和特征向量
這是本文中最重要的定義。
特征值(Eigenvalue)： 特征值是一個實數或復數，用于描述一個方陣(通常是一個矩陣乘以自己的轉置矩陣)在線性變換中的縮放因子。對于一個 n × n 的方陣 A，如果存在實數 λ 使得以下方程成立：
A * v = λ * v
其中，v 是一個非零向量，那么 λ 就是 A 的一個特征值。特征值 λ 揭示了在進行線性變換時，向量 v 的放大或縮小倍數。
特征向量(Eigenvector)： 特征向量是與特定特征值相對應的向量。對于方陣 A 和特征值 λ，特征向量 v 是一個非零向量，滿足以下方程：
A * v = λ * v
特征向量 v 描述了在線性變換下，由特征值 λ 所表示的縮放因子所確定的方向。
德語前綴“eigen”大致翻譯為“自身”或“自有”。矩陣A的特征向量是一個通過矩陣變換T(x)=Ax得到自身的倍數的向量，這或許可以解釋這個術語的來源。另一方面，“eigen”通常被翻譯為“特征”;我們可以將特征向量視為描述矩陣A的內在或特征性質的方式。
二、應用
特征值和特征向量在很多領域都有廣泛的應用，包括：
物理學： 在量子力學中，波函數的特征值和特征向量描述了粒子的狀態。
工程： 在結構力學和振動分析中，特征值和特征向量可用于分析結構的固有振動頻率和模態形態。
計算機圖形學： 在計算機圖形學中，特征值和特征向量可用于計算變換矩陣，例如旋轉和縮放。
數據分析： 在數據降維和主成分分析中，特征值和特征向量用于找到數據集的主要變化方向。
特征值和特征向量的概念在許多數學和應用領域中都是重要的工具，能夠幫助我們理解和分析矩陣變換以及相關問題。
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閱讀原文：http://www.fuguojinrong.com/news/14764_60.html
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