数学与应用数学毕业论文

本科生毕业论文（设计）册学 部： 信息工程学部专 业： 数学与应用数学班 级： 2009 级学 生： 韩寒指导教师： 兰文华论文编号： 2013230河北师范大学汇华学院本科毕业论文（设计）任务书编 号： 2013230 论文（设计）题目； 特征值和特征向量的应用 学 部： 信息工程学部 专业： 数学与用用数学 班级： 2009 级 2 班 学生姓名： 学号： 指导教师： 兰文华 职称： 副教授 1、论文（设计）研究目标及主要任务通过对特征向量与特征值的应用的研究，来充分利用的特征向量与特征值计算的简便解决相关问题，应用于数学解题计算中和生活实际的应用中。主要是归纳研究出特征向量和特征值在不同类形的矩阵中，怎样帮助解决相关试题。同时将特征值和特征向量应用到生活中的应用，如经济应用，环境污染的增长类型，莱斯利种群的相关问题。2、论文（设计）的主要内容特征值和特征向量的相关概念，性质。在数学中，按照分类矩阵来应用特征值与特征向量来解题。在生活中的几个方面的应用。3、论文（设计）的基础条件及研究路线首先，明白相关的定义，如特征值、特征向量、特征多项式、对角矩阵等相关的概念。其次，了解他的相关性质，并应用到解题和相关的生活中。4、主要参考文献1 王萼芳,石生明.高等代数M.北京:高等教育出版社,2003.2 汤正华.关于矩阵的特征值与特征向量的探究J.山东行政学院山东省经济管理干部学院学报，2008， （91）:4648.3 向以华.矩阵的特征值与特征向量的研究J.重庆三峡学院学报，2009,25（117）：135138.4 吴春生.浅议线性变换与矩阵的特征值与特征向量的关系J.连云港师范高等专科学校学报，2004,（4）：7576.5 何翼.求矩阵特征值与特征向量的新方法J.铜仁学院学报，2009,11（3）：139140.6 杨廷俊.矩阵特征值与特征向量的同步求解法J.甘肃联合大学学报（自然科学版） ，2006,20（3）：2022.7 李延敏.关于矩阵的特征值与特征向量同步求解问题J.大学数学，2004,20（4）：9295.8 姚幕生.高等代数M.上海:复旦大学出版社,20029邵丽丽.矩阵的特征值和特征向量的应用研究J.菏泽学院学报，2006，（5）：2023.10奚传志.矩阵特征值与特征向量在递推关系上的应用J.枣庄师专学报，1991,（2）：263011郭华，刘小明.特征值与特征向量在矩阵运算中的作用J.渝州大学学报（自然科学版），2000,17（2）：7275.12同济大学数学教研室.线性代数（第二版）M.北京：高等教育出版社.1993,11513713矩阵的特征值、特征向量和应用J.临沂师专学报，1994，（5）：17.5、计划进度阶段 起止日期1 指导教师和学生进行双选，确定对应名单 2012.12.31-2012.01.212 毕业论文选题、文献调研、填写毕业论文任务书、 论文开题 2013.01.21-2013.03.153 进行毕业论文的初稿写作 2013.03.20-2013.04.054 进一步修改论文，并最终定稿 2013.04.06-2013.04.265 论文答辩、填报毕业论文的有关资料 2013.05.08指 导 教师: 年 月 日教研室主任: 年 月 日河北师范大学汇华学院本科生毕业论文（设计）开题报告书信息工程 学部 数学与应用数学 专业 2013 届学生姓名论文（设计）题目 特征值与特征向量的应用指导教师 兰文华专业职称 副教授所属教研室 离散研究方向离散与组合几何课题论证：见附页方案设计：首先，对矩阵中的特征值与特征向量的定义及相应的性质；其次，对不同类型的矩阵进行分类，与此同时，利用特征值与特征向量的定义和性质进行解题；最后，举生活中的实例。来证明特征值与特征向量在生活中几方面的应用。进度计划：2012.12.31-2012.01.21：指导教师和学生进行双选，确定对应名单2013.01.21-2013.03.15：毕业论文选题，文献调研填写论文任务书、开题 报告2013.03.20-2013.04.05：进行毕业论文的初稿写作2013:04.06-2013.04.26：进一步修改论文，并最终定稿2013.05.08：论文答辩、填报毕业论文的有关资料指导教师意见：指导教师签名： 年 月 日教研室意见：教研室主任签名： 年 月 日附页：课题论证矩阵是数学领域中的一个重要的基本概念之一,是高等代数的一个主要研究对象,也是数学研究和应用的一个重要工具. 矩阵的特征值与特征向量问题是矩阵理论的重要组成部分，它在高等代数和其他科技领域中占有重要的位置.同时它又贯穿了高等代数的许多重要方面，对于该课题的研究加深了我们对高等代数各个部分的认识，从而使我们更深刻的了解高等代数的相关理论. 对矩阵的特征值与特征向量的理论研究和及其应用探究，不仅对提高高等代数以及相关课程的理解有很大帮助，而且在理论上也很重要，可以直接用来解决实际问题.现在矩阵已成为独立的一门数学分支，矩阵特征值与特征向量的应用是多方面的，不仅在数学领域里，还有在力学、信息、科技等方面都有十分广泛的应用.目前关于已经有很多专家学者在此领域研究该问题.吴江、孟世才、许耿在浅谈中“特征值与特征向量”的引入中，从线性空间 V 中的线性变换在不同基下的矩阵具有相似关系出发，引入矩阵的特征值与特征向量的概念.郭华、刘小明在特征值与特征向量在矩阵运算中的作用中，从方阵的特征值与特征向量的性质着手，结合具体的例题阐述了特征值与特征向量在简化矩阵运算中所起的作用.矩阵的特征值与特征向量在结构动力分析中有重要作用，矩阵迭代法是求矩阵的一阶特征值与特征向量的一种数值方法,但是选取不同的初始向量使结果可能收敛于不同阶的特征值与特征向量，而不一定收敛与第一阶。陈建兵在矩阵迭代法求矩阵特征值与特征向量初始向量选取的讨论中讨论了初始向的选取问题.特征值理论是线性代数中的一个重要的内容，在方阵阶数很高时计算起来相当的繁琐，赵娜、吕剑峰在特征值问题的 MATLAB 实践中，从实际案例出发，利用 MATLAB 软件求解特征值问题的全过程.汪庆丽在用矩阵的初等变换求矩阵的特征值与特征向量中，研究了一种只要对矩阵作适当的初等行变换就能求到矩阵的特征值与特征向量的方法，论证了它方法的合理性，并阐述该方法的具体求解步骤.岳嵘在由特征值特征向量去顶矩阵的方法证明及应用中，研究了已知 n 阶对称矩阵 A 的 k 个互不相等的特征值及 k-1 个特征向量计算出矩阵 A 的计算方法.张红玉在矩阵特征值的理论及应用中，讨论了通过 n 阶方阵 A 的特征值得出一系列相关矩阵的特征值,再由特征值与正定矩阵的关系得出了正定矩阵的结论.刘学鹏、杨军在矩阵的特征值、特征向量和应用一文中，很好的讨论了矩阵的特征值和特征向量的一些特殊情况，以及在矩阵对角化方面的相关计算应用.冯俊艳、马丽在讨论矩阵的特征值与行列式的关系中，探究了利用矩阵的特征值解决行列式的问题.河北师范大学汇华学院本科生毕业论文（设计）文献综述在国内外有很多关于特征值与特征向量的研究成果，并且有很多专家学者涉足此领域研究该问题.吴江、孟世才、许耿在浅谈中“特征值与特征向量”的引入中从线性空间 V 中线性变换在不同基下的矩阵具有相似关系出发，引入矩阵的特征值与特征向量的定义；郭华、刘小明在特征值与特征向量在矩阵运算中的作用中从方阵的特征值与特征向量的性质出发，结合具体的例子阐述了特征值与特征向量在简化矩阵运算中所起的作用；矩阵的特征值与特征向量在结构动力分析中有重要作用，矩阵迭代法是求矩阵的第一阶特征值与特征向量的一种数值方法,但是选取不同的初始向量使结果可能收敛于不同阶的特征值与特征向量，而不一定收敛与第一阶,陈建兵在矩阵迭代法求矩阵特征值与特征向量初始向量选取的讨论中讨论了初始向量的选取问题.特征值理论是线性代数中的一个重要的内容；当方阵阶数很高时实际计算比较繁琐，赵娜、吕剑峰在特征值问题的 MATLAB 实践中从实际案例入手，利用 MATLAB 软件讨论了求解特征值问题的全过程.汪庆丽在用矩阵的初等变换求矩阵的特征值与特征向量中研究了一种只对矩阵作适当的初等行变换就能求到矩阵的特征值与特征向量的方法，论证其方法的合理性，并阐述此方法的具体求解步骤；岳嵘在由特征值特征向量去顶矩阵的方法证明及应用中探究了已知 n 阶对称矩阵 A 的 k 个互不相等的特征值及 k-1 个特征向量计算出矩阵 A 的计算方法；张红玉在矩阵特征值的理论及应用中讨论了通过 n 阶方阵 A 的特征值得出一系列相关矩阵的特征值,再由特征值与正定矩阵的关系得出正定矩阵的结论；刘学鹏、杨军在矩阵的特征值、特征向量和应用一文中讨论了矩阵的特征值和特征向量的一些特殊情况，以及在矩阵对角化方面的应用；冯俊艳、马丽在讨论矩阵的特征值与行列式的关系中讨论了利用矩阵的特征值解决行列式的问题等等。在前人研究的基础上，本文给出了特征值与特征向量的概念及其性质，特征值与特征向量性质是最基本的内容，特征值与特征向量的归纳使得这一工具的使用更加便利，解决问题的作用更强有力，其应用也就更广泛.在此基础上，对矩阵的特征值与特征向量的计算进行详尽的阐述和说明.由于特征值与特征向量的应用是多方面的，本文重点介绍了对特征值与特征向量的应用归纳,阐述了特征值和特征向量在矩阵运算中的作用，以及部分在实际生活中的应用。在例题解析中运用一些特征值与特征向量的性质和方法，可以使问题更简单，运算上更方便，是简化有关复杂问题的一种有效途径.本文就是通过大量的例子加以说明运用特征值与特征向量的性质可以使问题更加清楚，从而使高等代数中的大量习题迎刃而解，把特征值与特征向量在解决实际问题中的优越性表现出来.河北师范大学汇华学院本科生毕业论文（设计）翻译文章矩阵的特征值可以确定所发现的特征多项式的根。多项式的根的显式代数公式仅当存在比率为4以下。根据阿贝尔 - 鲁菲尼定理5个或5个以上的多项式的根源是没有一般情况下，明确和准确的代数公式。事实证明，任何程度的多项式是一些同伴阶矩阵的特征多项式。因此，5个或更多的顺序的矩阵的特征值和特征向量不能获得通过明确的代数公式，因此，必须计算的近似数值方法在理论上，可以精确计算的特征多项式的系数，因为它们是矩阵元素的总和，有算法，可以找到任何所需的精度。然而，任意程度的多项式的所有根这种方法在实践中是不可行的，因为系数将被污染的不可避免的舍入误差，多项式的根可以是一个极为敏感的功能（例如由威尔金森的多项式系数） 。在实践中可行，因为系数将被污染的不可避免的舍入误差，多项式的根可以是一个极为敏感的功能（例如由威尔金森的多项式系数）直到 QR 算法在1961年的来临，高效，精确的方法来计算任意矩阵的特征值和特征向量。 与 LU 分解法的查询结果在一个算法中与更好地的 QR 算法的收敛性比。结合了 Householder 变换。对于大的的厄密共轭的稀疏矩阵，theLanczos 算法; 是一个有效的迭代的方法，以计算特征值和特征向量获得的一个例子，在一些其他的可能性。编辑计算特征向量一旦一个特征值（精确）的值是已知的，可以找到对应的特征向量，通过寻找特征值方程的非零解，即成为与已知的系数的线性方程系统。例如，一旦它是已知的，图6是矩阵的特征值我们可以找到它的特征向量，通过求解方程，也就是 yx6314该矩阵方程相当于两个线性方程组的 也就是6y3x402-x两个方程减少到单一的线性方程 .因此，任何载体的形式，任何非零实数，是一个y2特征值与特征向量相匹配。上述矩阵 A 有另一个特征值。类似的计算表明，对应的特征向量是非零的解决方案，那就是，任何载体的形式，任何非零实数 b。某些数字的方法，计算的矩阵的特征值也确定一组对应的特征向量作为副产物的计算。里昂，线性代数（第一版） 【M】.北京：机械工业出版社， 2011.The eigenvalues of a matrix can be determined by finding the roots of the characteristic polynomial. Explicit algebraic formulas for the roots of a polynomial exist only if the degree is 4 or less. According to the AbelRuffini theorem there is no general, explicit and exact algebraic formula for the roots of a polynomial with degree 5 or more.It turns out that any polynomial with degree is the characteristic polynomial of some companion matrix of order . Therefore, for matrices of order 5 or more, the eigenvalues and eigenvectors cannot be obtained by an explicit algebraic formula, and must therefore be computed by approximate numerical methods.In theory, the coefficients of the characteristic polynomial can be computed exactly, since they are sums of products of matrix elements; and there are algorithms that can find all the roots of a polynomial of arbitrary degree to any required accuracy.10 However, this approach is not viable in practice because the coefficients would be contaminated by unavoidable round-off errors, and the roots of a polynomial can be an extremely sensitive function of the coefficients (as exemplified by Wilkinsons polynomial).10Efficient, accurate methods to compute eigenvalues and eigenvectors of arbitrary matrices were not known until the advent of the QR algorithm in 1961. 10 Combining the Householder transformation with the LU decomposition results in an algorithm with better convergence than the QR algorithm.11 For large Hermitian sparse matrices, theLanczos algorithm is one example of an efficient iterative method to compute eigenvalues and eigenvectors, among several other possibilities.10edit Computing the eigenvectorsOnce the (exact) value of an eigenvalue is known, the corresponding eigenvectors can be found by finding non-zero solutions of the eigenvalue equation, that becomes a system of linear equations with known coefficients. For example, once it is known that 6 is an eigenvalue of the matrix 3614Awe can find its eigenvectors by solving the equation ， that isV6Ayx6314This matrix equation is equivalent to two linear equations that is yx402-xBoth equations reduce to the single line