Английский - русский
Перевод слова Eigenvalue

Перевод eigenvalue с английского на русский

с примерами в контексте

Примеры:
Собственное значение (примеров 12)
In fact, even if Q has only one negative eigenvalue, the problem is NP-hard. Фактически, даже если Q имеет единственное отрицательное собственное значение, задача NP-трудна.
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.
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.
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.
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.
Больше примеров...
Собственного значения (примеров 5)
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.
Больше примеров...
Матрицы (примеров 13)
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.
In the second step, lower-dimensional points are optimized with fixed weights, which can be solved via sparse eigenvalue decomposition. На втором шаге точки пространства малой размерности оптимизируются с фиксированными весами, так что эту задачу можно решить с помощью разложения по собственным значениям разрешенной матрицы.
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.
Thus λ is an eigenvalue of W-1AW with generalized eigenvector W-kv. Таким образом, λ является собственным значением матрицы W -1AW с соответствующим корневым вектором W -kv.
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.
Больше примеров...
Вычисления собственных значений (примеров 6)
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.
The eigenvalue algorithm can then be applied to the restricted matrix. Алгоритм вычисления собственных значений можно тогда применить к этой суженой матрице.
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.
Больше примеров...
Собственное число (примеров 5)
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.
Больше примеров...
Собственному значению (примеров 2)
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.
Больше примеров...