| A parabolic element has only a single eigenvalue, which is either 1 or -1. | Параболический элемент имеет только одно собственное значение, которое равно либо 1, либо -1. |
| Perron numbers are named after Oskar Perron; the Perron-Frobenius theorem asserts that, for a real square matrix with positive algebraic coefficients whose largest eigenvalue is greater than one, this eigenvalue is a Perron number. | Теорема Фробениуса - Перрона утверждает, что для вещественной квадратной матрицы с положительными алгебраическими коэффициентами, наибольшее собственное значение которых больше единицы, это собственное значение является числом Перрона. |
| More generally, if W is any invertible matrix, and λ is an eigenvalue of A with generalized eigenvector v, then (W-1AW - λI)k W-kv = 0. | Если Ш является обратимой матрицей и λ - собственное значение матрицы A с соответствующим корневым вектором v, то (W -1AW - λE)k W -kv = 0. |
| In linear algebra (and its application to quantum mechanics), a raising or lowering operator (collectively known as ladder operators) is an operator that increases or decreases the eigenvalue of another operator. | В линейной алгебре (и её приложении к квантовой механике) повышающий и понижающий операторы (вместе называемые лестничными операторами) - операторы, увеличивающие и уменьшающие собственное значение другого оператора. |
| The eigenvalue found for A - μI must have μ added back in to get an eigenvalue for A. For example, for power iteration, μ = λ. | Собственное значение, найденное для А - μE, должно быть добавлено к μ, чтобы получить собственное значение матрицы A. Например, в степенном методе μ = λ. |
| Thus the columns of the product of any two of these matrices will contain an eigenvector for the third eigenvalue. | Тогда столбцы произведения любых двух из этих матриц содержат собственные векторы третьего собственного значения. |
| Once an eigenvalue λ of a matrix A has been identified, it can be used to either direct the algorithm towards a different solution next time, or to reduce the problem to one that no longer has λ as a solution. | Как только собственное значение λ матрицы A определено, его можно использовать либо для приведения алгоритма к получению другого собственного значения, либо для сведения задачи к такой, которая не имеет λ в качестве решения. |
| The multiplicity of 0 as an eigenvalue is the nullity of P, while the multiplicity of 1 is the rank of P. Another example is a matrix A that satisfies A2 = a2I for some scalar a. | Кратность собственного значения 0 - это дефект P, в то время как кратность 1 - это ранг P. Другой пример - матрица A, удовлетворяющая уравнению A2 = a2E для некоторого скаляра a. |
| If an eigenvalue algorithm does not produce eigenvectors, a common practice is to use an inverse iteration based algorithm with μ set to a close approximation to the eigenvalue. | Если алгоритм не даёт к собственные значения, общей практикой является применение алгоритма, основанного на обратной итерации, с приравниванием μ к ближайшей аппроксимации собственного значения. |
| It is also used in eigenvalue algorithms to obtain an eigenvalue approximation from an eigenvector approximation. | Используется оно и в алгоритмах нахождения собственных значений матрицы для получения приближения собственного значения из приближения собственного вектора. |
| More generally, if W is any invertible matrix, and λ is an eigenvalue of A with generalized eigenvector v, then (W-1AW - λI)k W-kv = 0. | Если Ш является обратимой матрицей и λ - собственное значение матрицы A с соответствующим корневым вектором v, то (W -1AW - λE)k W -kv = 0. |
| Hessenberg and tridiagonal matrices are the starting points for many eigenvalue algorithms because the zero entries reduce the complexity of the problem. | Матрицы Хессенберга и трёхдиагональные матрицы являются исходными точками многих алгоритмов вычисления собственных значений, поскольку нулевые значения уменьшают сложность задачи. |
| Let -p be the smallest eigenvalue of the Seidel adjacency matrix, A, of the two-graph, and suppose that it has multiplicity n - d. | Пусть -р - наименьшее собственное значение матрицы смежности Зайделя А два-графа, и предположим, что его кратность равна n - d. |
| In computational mathematics, a matrix-free method is an algorithm for solving a linear system of equations or an eigenvalue problem that does not store the coefficient matrix explicitly, but accesses the matrix by evaluating matrix-vector products. | В вычислительной математике, безматричный метод это алгоритм для решения СЛАУ или решения задачи нахождения собственных значений, который не использует отдельное хранение матрицы коэффициентов, но обращается к матрице через произведения матриц-векторов. |
| Perron numbers are named after Oskar Perron; the Perron-Frobenius theorem asserts that, for a real square matrix with positive algebraic coefficients whose largest eigenvalue is greater than one, this eigenvalue is a Perron number. | Теорема Фробениуса - Перрона утверждает, что для вещественной квадратной матрицы с положительными алгебраическими коэффициентами, наибольшее собственное значение которых больше единицы, это собственное значение является числом Перрона. |
| These eigenvalue algorithms may also find eigenvectors. | Эти алгоритмы вычисления собственных значений могут также находить собственные векторы. |
| Hessenberg and tridiagonal matrices are the starting points for many eigenvalue algorithms because the zero entries reduce the complexity of the problem. | Матрицы Хессенберга и трёхдиагональные матрицы являются исходными точками многих алгоритмов вычисления собственных значений, поскольку нулевые значения уменьшают сложность задачи. |
| Thus the eigenvalue problem for all normal matrices is well-conditioned. | Таким образом, задача вычисления собственных значений нормальных матриц хорошо обусловлена. |
| Iterative algorithms solve the eigenvalue problem by producing sequences that converge to the eigenvalues. | Итеративные алгоритмы решают задачу вычисления собственных значений путём построения последовательностей, сходящихся к собственным значениям. |
| Thus eigenvalue algorithms that work by finding the roots of the characteristic polynomial can be ill-conditioned even when the problem is not. | Такие алгоритмы вычисления собственных значений, которые работают путём нахождения корней характеристического многочлена, могут оказаться плохо обусловленными, даже если сама задача хорошо обусловлена. |
| There is also the notion of the spectral radius, commonly taken as the largest eigenvalue. | Обычно различают и понятие о спектральном радиусе, определяемом обычно как наибольшее собственное число. |
| In symbols, H f = λ f {\displaystyle {\mathcal {H}}f=\lambda f}, where f is the eigenfunction and λ {\displaystyle \lambda} is the eigenvalue, a constant. | Запись: Н f = λ f {\displaystyle {\mathcal {H}}f=\lambda f}, где f - собственная функция, и λ {\displaystyle \lambda} - собственное число, константа. |
| A regular graph of degree k is connected if and only if the eigenvalue k has multiplicity one. | Регулярный граф степени к связен тогда и только тогда, когда собственное число к имеет единичную кратность. |
| In 1970, Jeff Cheeger proved an inequality that related the first nontrivial eigenvalue of the Laplace-Beltrami operator on M to h(M). | В 1970-м году Джеф Чигер доказал неравенство, связывающее первое нетривиальное собственное число оператора Лапласа - Бельтрами на M с числом h(M). |
| A typical symmetric QR algorithm isolates each eigenvalue (then reduces the size of the matrix) with only one or two iterations, making it efficient as well as robust. | В типичном виде для симметричных матриц QR алгоритм точно находит одно собственное число (уменьшая размерность матрицы) за одну или две итерации, делая этот подход как эффективным так и надежным. |
| Conversely, inverse iteration based methods find the lowest eigenvalue, so μ is chosen well away from λ and hopefully closer to some other eigenvalue. | И наоборот, методы, основанные на обратной итерации находят наименьшее собственное значение, так что μ выбирается подальше от λ в надежде оказаться ближе к какому-нибудь другому собственному значению. |
| Power iteration finds the largest eigenvalue in absolute value, so even when λ is only an approximate eigenvalue, power iteration is unlikely to find it a second time. | Итерация степенного метода находит самое большое по абсолютной величине значение, так что даже если λ является приближением к собственному значению, итерация степенного метода вряд ли найдёт его во второй раз. |