1) Matrix eigenvalue/eigenvector decomposition
矩阵特征向量分解
2) eigenvector of matrix
矩阵特征向量
3) eigenvalue matrix
特征向量矩阵
5) matrix eigenvalue decomposition
矩阵特征值分解
1.
In this paper,an antenna selection algorithm to get maximum channel capacity based on matrix eigenvalue decomposition is proposed.
文中提出了一种基于矩阵特征值分解的天线选择算法以最大化信道容量,它将大的搜索空间分成若干小区间,在较小的搜索空间中采用穷举法。
6) spectra decomposition of auto-covariance matrix
自相关矩阵特征分解
补充资料：特征值和特征向量
| 特征值和特征向量 characteristic value and characteristic vector 数学概念。若σ是线性空间V的线性变换，σ对V中某非零向量x的作用是伸缩 ：σ（x）＝aζ ，则称x是σ的属于a的特征向量 ，a称为σ的特征值。位似变换σk（即对V中所有a，有σk（a）＝kα）使V中非零向量均为特征向量，它们同属特征值k；而旋转角θ（0＜θ＜π）的变换没有特征向量。可以通过矩阵表示求线性变换的特征值、特征向量。若A是n阶方阵，I是n阶单位矩阵，则称xI－A为A的特征方阵，xI-A的行列式 ｜xI－A｜展开为x的n次多项式 fA（x）＝xn－（a11＋…＋ann）xn-1＋…＋（－1）n｜A｜，称为A的特征多项式，它的根称为A的特征值。若λ0是A的一个特征值，则以λ0I－A为系数方阵的齐次方程组的非零解x称为A的属于λ的特征向量：Ax＝λ0x。L.欧拉在化三元二次型到主轴的著作里隐含出现了特征方程概念，J.L.拉格朗日为处理六大行星运动的微分方程组首先明确给出特征方程概念。特征方程也称永年方程，特征值也称本征值、固有值。固有值问题在物理学许多部门是重要问题。线性变换或矩阵的对角化、二次型化到主轴都归为求特征值特征向量问题。每个实对称方阵的特征根均为实数。A.凯莱于19世纪中期通过对三阶方阵验证，宣告凯莱-哈密顿定理成立，即每个方阵A满足它的特征方程，fA(A)＝An－(a11＋…＋ann)An-1＋…＋(－1)n｜A｜I＝0。 |
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参考词条