导读:本文包含了矩阵特征值论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:特征值,矩阵,向量,特征,多项式,正交,线性代数。
矩阵特征值论文文献综述写法
陈伟[1]（2020）在《矩阵特征值和特征向量在二次型问题中的应用》一文中研究指出二次型问题作为矩阵理论的应用一直是教学过程中的重点和难点,其中利用正交变换法将二次型化为标准二次型是学生必须要掌握的核心能力。据此,着重阐述为什么一定要在这一正交变换过程中求二次型对应矩阵的特征值和特征向量,同时展示出特征值和特征向量在二次型问题中的重要研究价值。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2020年02期）
黄丽嫦,林结[2]（2019）在《矩阵特征值的多核并行求解算法及设计研究》一文中研究指出特征值及其特征向量的求解问题一直是现代数值分析的研究热点,在多核架构的微机中,文章基于Householder变换提出了一种高效的矩阵QR多核并行分解方法,在此基础上,设计实现了矩阵特征值的多核并行求解算法。数值实验验证了新设计算法的可行性和有效性。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年20期）
邓亮章[3]（2019）在《矩阵特征值反问题的若干进展》一文中研究指出矩阵式是数理领域中一个非常重要的概念,也是高等数值计算探究的主要对象之一,这在理论上是两个密切相关的概念,它在实际应用中具有十分重要的地位。探究矩阵式的特征值与特征向量,不仅加深了我们对高等数值计算及其相关课程的理解,而且具有重要的理论意义,可以解决许多实际弊端。现在矩阵式已经成为数理领域的一个独立分支,特征值与特征向量是其中的主要部分。它的应用不仅在数理领域,而且在许多其他领域也有应用。本文介绍了特征值与特征向量,总结了特征值与特征向量的概念与性质。在此基础上,讨论了矩阵式特征值的逆弊端,并讨论了特征值与特征向量在某些领域的应用。探究结果具有一定的理论依据,与应用价值。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年10期）
周琴[4]（2019）在《矩阵特征值和特征向量在实际中的应用及其实现》一文中研究指出矩阵的特征值和特征向量是矩阵理论中的重要内容,在实际问题中的应用也很广泛.研究了矩阵的特征值和特征向量在循环比赛的排名问题和预测分析中的应用,并利用MATLAB软件实现了这些问题的快速求解.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2019年07期）
闵超[5]（2019）在《关于矩阵特征值有关性质的探讨——线性代数教学思考》一文中研究指出矩阵的特征值和特征向量是线性代数课程的重要内容,它们不仅在矩阵的可对角化问题中起着关键的作用,也在概率统计、物理、工程、经济学等领域有广泛应用。本文主要探讨矩阵的特征值的有关性质,希望能引发读者的思考,并对线性代数的教学起到一定的作用。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年24期）
李婉晴,汪加梅,王甜甜[6]（2019）在《基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵研究》一文中研究指出研究了基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵。首先,在罗莱珍等人的论文基础上,计算在Wishart矩阵特征值联合分布下的广义微分熵;然后,采用Laplace变换和Laplace逆变换来计算在随机量子态特征值联合分布下以及在随机密度矩阵对角线联合分布下的微分熵;另一方面,研究了由随机量子态所诱导的相关随机矩阵模型,该模型在量子信息理论中有着重要的作用;最后,以Renyi熵和Tsallis熵为例来验证在3种情形下的广义微分熵,并推广了罗莱珍等人的结果。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
王俊超[7]（2019）在《几类Vandermonde矩阵特征值及线性系统的高精度计算》一文中研究指出矩阵理论在在近似理论、微积分方程、组合学、经济学、生物学、计算机辅助几何设计等方面有着广泛运用,其中结构矩阵是许多学者关注的焦点之一.关于此类矩阵目前已有了许多研究成果.典型的结构矩阵有:Bernstein–Vandermonde,q-Bernstein–Vandermonde,Cauchy-Vandermonde,这些结构矩阵由基的节点所决定.此前学者的研究建立在矩阵是完全非负矩阵的基础上,设计算法计算了矩阵的奇异值、特征值、线性系统.本文首先详细讨论了此叁类矩阵节点发生变化后,不再为完全非负矩阵时,参数矩阵的符号特点,设计算法高精度计算了矩阵的特征值,然后介绍了双变量插值问题,给出了Bernstein-Vandermonde-类基及q-Bernstein–Vander monde基二元变量插值问题线性系统的求解算法,最后给出数值例子验证了算法的有效性.(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-05-24）
刘红梅[8]（2019）在《基于矩阵特征值与特征向量的应用研究》一文中研究指出在矩阵特征值与特征向量的基础上,对于其定义和性质,分析矩阵特征抽象矩阵以及矩阵反问题的处理方式.在一定程度上推动了利用数学思维解决实际问题的思维模式,还可以结合主成分分析的思路,利用数位方法拓展矩阵特征值及特征向量的实际应用范围.(本文来源于《许昌学院学报》期刊2019年02期）
程克玲[9]（2019）在《矩阵特征值的估计》一文中研究指出随着矩阵阶数的增加,矩阵特征值的精确计算也变得愈发困难。在许多实际应用问题中,并不要求求出特征根的准确值,而只是估计它的大小或分布范围,探讨不用求特征方程的根,而是从矩阵自身元素出发,即可估计出特征值的范围。借助Schur引理及其证明,得到了估计矩阵特征值的方法,可以非常方便地对矩阵的特征值的模、实部与虚部的绝对值作出初步估计。(本文来源于《安阳工学院学报》期刊2019年02期）
朱韬[10]（2019）在《线性代数中矩阵特征值的解析方法》一文中研究指出在分解二次多项式的过程中,通常会用到十字相乘法来解答,然而却无法应用到叁次多项式中。文中通过举例提出了叁次多项式的U型解法。本方法所补充的内容增加了学习兴趣,非常有利于线性代数的学习。(本文来源于《大众投资指南》期刊2019年06期）
矩阵特征值论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
特征值及其特征向量的求解问题一直是现代数值分析的研究热点,在多核架构的微机中,文章基于Householder变换提出了一种高效的矩阵QR多核并行分解方法,在此基础上,设计实现了矩阵特征值的多核并行求解算法。数值实验验证了新设计算法的可行性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
矩阵特征值论文参考文献
[1].陈伟.矩阵特征值和特征向量在二次型问题中的应用[J].现代商贸工业.2020
[2].黄丽嫦,林结.矩阵特征值的多核并行求解算法及设计研究[J].无线互联科技.2019
[3].邓亮章.矩阵特征值反问题的若干进展[J].计算机产品与流通.2019
[4].周琴.矩阵特征值和特征向量在实际中的应用及其实现[J].高师理科学刊.2019
[5].闵超.关于矩阵特征值有关性质的探讨——线性代数教学思考[J].教育教学论坛.2019
[6].李婉晴,汪加梅,王甜甜.基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵研究[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2019
[7].王俊超.几类Vandermonde矩阵特征值及线性系统的高精度计算[D].湘潭大学.2019
[8].刘红梅.基于矩阵特征值与特征向量的应用研究[J].许昌学院学报.2019
[9].程克玲.矩阵特征值的估计[J].安阳工学院学报.2019
[10].朱韬.线性代数中矩阵特征值的解析方法[J].大众投资指南.2019