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求n阶矩阵A的特征值的一般步骤为 （1）写出方程丨λI-A丨=0，其中I为与A同阶的单位阵，λ为代求特征值（2）将n阶行列式变形化简，得到关于λ的n次方程（3）解此n次方程，即可求得A的特征值只有方阵可以求特征值，特征值可能有重根。举例，求已知A矩阵的特征值则A矩阵的特征值为1，-1和2.不懂可追问
已经说了是矩阵最大特征值近似求法那么当然W指的是A的特征向量而AW=λW，就是特征值的定义式子其中λ是方阵A的特征值而对于比较复杂的方阵，不容易用|A-λE|=0慢慢来求的就会使用这样的最大特征值近似求法
尝试x=-1，发现满足方程，接下来就简单了x^3-x^2-13x-10=x^3+x^2-3x^2-3x-10x-10=(x+1)(x^2-3x-10)=(x+1)(x+2)(x-5)于是特征值为 5 -1 -2
从定义出发，Ax=cx：A为矩阵，c为特征值，x为特征向量。
矩阵A乘以x表示，对向量x进行一次转换（旋转或拉伸）（是一种线性转换），而该转换的效果为常数c乘以向量x（即只进行拉伸）。
通常求特征值和特征向量即为求出该矩阵能使哪些向量（当然是特征向量）只发生拉伸，使其发生拉伸的程度如何（特征值大小）。
扩展资料：
数值计算的原则：
在实践中，大型矩阵的特征值无法通过特征多项式计算，计算该多项式本身相当费资源，而精确的“符号式”的根对于高次的多项式来说很难计算和表达：阿贝尔－鲁费尼定理显示高次（5次或更高）多项式的根无法用n次方根来简单表达。
对于估算多项式的根的有效算法是有的，但特征值的小误差可以导致特征向量的巨大误差。求特征多项式的零点，即特征值的一般算法，是迭代法。最简单的方法是幂法：取一个随机向量v，然后计算一系列单位向量。
D = -0.0625 0.0288 - 0.0426i 0.0288 + 0.0426i -0.0153 - 0.0470i -0.0153 + 0.0470i 0.0940 0.0165 -0.1556 -0.1836 - 0.0671i -0.1836 + 0.0671i 0.1277 + 0.0313i 0.1277 - 0.0313i 0.0603 0.0837 -0.7710 0.7679 0.7679 0.7545 0.7545 -0.8301 -0.3024 -0.2073 -0.1102 + 0.0704i -0.1102 - 0.0704i -0.0808 - 0.0398i -0.0808 + 0.0398i -0.1662 -0.5922 -0.4445 0.2743 + 0.2684i 0.2743 - 0.2684i -0.1182 + 0.5292i -0.1182 - 0.5292i 0.4986 -0.0793 -0.0840 0.0060 - 0.0802i 0.0060 + 0.0802i -0.0426 + 0.0247i -0.0426 - 0.0247i -0.0614 0.0261 -0.3604 -0.1301 + 0.4263i -0.1301 - 0.4263i -0.1733 - 0.2765i -0.1733 + 0.2765i -0.1359 0.7372 V = 7.4362 0 0 0 0 0 0 0 0.1026 + 1.6286i 0 0 0 0 0 0 0 0.1026 - 1.6286i 0 0 0 0 0 0 0 -0.2216 + 0.7624i 0 0 0 0 0 0 0 -0.2216 - 0.7624i 0 0 0 0 0 0 0 -0.2219 0 0 0 0 0 0 0 0.0237
(1)逐个输入矩阵，如：A=[1 3 2; 1/3 1 2; 1/2 1/2 1]（2）用函数eig，如:[VA,DA]=eig(A)VA为特征向量矩阵，每列一个特征向量，DA为对角矩阵，每个对角线元素为一个特征值。（3）最大特征根是最大特征值吧？运算结果DA=3.1356 + 0.0000i 0.0000 + 0.0000i 0.0000 + 0.0000i0.0000 + 0.0000i -0.0678 + 0.6486i 0.0000 + 0.0000i0.0000 + 0.0000i 0.0000 + 0.0000i -0.0678 - 0.6486i所以A矩阵的最大特征根为3.1356.（4）其他矩阵类推。
逆矩阵的三种方法及例题如下：
一、逆矩阵的三种方法如下：
1、待定系数法。
2、伴随矩阵求逆矩阵。
伴随矩阵是矩阵元素所对应的代数余子式，所构成的矩阵，转置后得到的新矩阵。
3、初等变换求逆矩阵。
二、逆矩阵的例题如下：
设A是数域上的一个n阶矩阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E ，则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。
例如：
逆矩阵的性质：1、可逆矩阵一定是方阵。
2、如果矩阵A是可逆的，其逆矩阵是唯一的。
3、A的逆矩阵的逆矩阵还是A。记作（A-1）-1=A。
4、可逆矩阵A的转置矩阵AT也可逆，并且（AT）-1=（A-1）T (转置的逆等于逆的转置）。
5、若矩阵A可逆，则矩阵A满足消去律。即AB=O（或BA=O），则B=O，AB=AC（或BA=CA），则B=C。
6、两个可逆矩阵的乘积依然可逆。
7、矩阵可逆当且仅当它是满秩矩阵。
逆矩阵是对方阵定义的，因此逆矩阵一定是方阵。
逆矩阵求法有三种，分别是伴随矩阵法、初等变换法和待定系数法。
一、伴随矩阵法。根据逆矩阵的定义（对于n阶方阵A，如果有一个n阶方阵B满足AB=BA=E，则A是可逆的。），可以得出逆矩阵的计算公式：A^(-1)=1/|A|乘以A*，其中，A*为矩阵A的伴随矩阵。例题如下：
伴随矩阵法解题过程
注：用伴随矩阵法计算逆矩阵时需要运用代数余子式和余子式的相关知识，即代数余子式（Aij）和余子式（Mij），其中，i表示第几行，j表示第几列。
二、初等变换法。根据矩阵初等行变换的计算方式，然后引入单位矩阵E（矩阵对角线所对应的三个数字均为1，其他数字均为0的矩阵）。矩阵 A与单位矩阵E组成一个大矩阵，而后通过行变换将原来A的位置转变为E，此时，变换后的E就是所求的逆矩阵。
本人手写笔记
三、待定系数法。根据矩阵定义的推论，利用矩阵A乘以它的逆矩阵A^(-1)等于单位矩阵E的计算公式求得逆矩阵的方法。这种计算过程繁琐，需要列多组方程组，耗时，不建议使用。
题主可根据以上三种计算方法计算逆矩阵，希望对题主有帮助。
一般用初等行变换，来求，对增广矩阵A|E，同时施行初等行变换，化成E|A^-1;
在原矩阵的右侧接写一个四阶单位矩阵，然后对扩展矩阵施行初等行变换，使前面的四阶矩阵化为单位矩阵，则右侧的单位矩阵就化为了原来前面的逆矩阵。
扩展资料：
逆矩阵求法：
求逆矩阵的初等变换法
将一n阶可逆矩阵A和n阶单位矩阵I写成一个nX2n的矩阵
对B施行初等行变换，即对A与I进行完全相同的若干初等行变换，目标是把A化为单位矩阵。当A化为单位矩阵I的同时，B的右一半矩阵同时化为了A。
如求
的逆矩阵A-1。
故A可逆并且，由右一半可得逆矩阵A-1=
初等变换法计算原理
若n阶方阵A可逆，即A行等价I，即存在初等矩阵P1，P2,...,Pk使得
，在此式子两端同时右乘A-1得：
比较两式可知：对A和I施行完全相同的若干初等行变换，在这些初等行变化把A变成单位矩阵的同时，这些初等行变换也将单位矩阵化为A-1。
如果矩阵A和B互逆，则AB=BA=I。由条件AB=BA以及矩阵乘法的定义可知，矩阵A和B都是方阵。再由条件AB=I以及定理“两个矩阵的乘积的行列式等于这两个矩阵的行列式的乘积”可知，这两个矩阵的行列式都不为0。也就是说，这两个矩阵的秩等于它们的级数（或称为阶，也就是说，A与B都是方阵，且rank(A) = rank(B) = n）。
换句话说，这两个矩阵可以只经由初等行变换，或者只经由初等列变换，变为单位矩阵[2] 。
伴随矩阵法
如果矩阵可逆，则
注意：
中元素的排列特点是的第k列元素是A的第k行元素的代数余子式。
要求得
即为求解的余因子矩阵的转置矩阵。
A的伴随矩阵为，其中Aij=（-1）i+jMij称为aij的代数余子式。
参考资料：百度百科-逆矩阵
逆矩阵的求法：
1、利用定义求逆矩阵
设A、B都是n阶方阵， 如果存在n阶方阵B 使得AB=BA=E， 则称A为可逆矩阵， 而称B为A的逆矩阵。
2、运用初等行变换法
将一n阶可逆矩阵A和n阶单位矩阵I写成一个nX2n的矩阵B=（A，I]）对B施行初等行变换，即对A与I进行完全相同的若干初等行变换，目标是把A化为单位矩阵。当A化为单位矩阵I的同时，B的右一半矩阵同时化为了A的逆矩阵。
3、增广矩阵法
如果要求逆的矩阵是A，则对增广矩阵（A E）进行初等行变换，E是单位矩阵，将A化到E，此时此矩阵的逆就是原来E的位置上的那个矩阵，原理是 A逆乘以（A E）= （E A逆）初等行变换就是在矩阵的左边乘以A的逆矩阵得到的。
4、待定系数法
待定系数法顾名思义就是对未知数进行求解。用一个新的包含未定因子的多项式来表达多项式，从而获得一个恒等式。接着，利用恒等式的特性，推导出一类系数必须满足的方程或方程，再由方程组或方程组得到待确定的系数，或确定各系数之间的对应关系，称为待定系数法。
好写哦！科技论文，专业性这么强，写出来，也是只有专业人员才能明白。首先，序言：把矩阵的乘法原理，加以介绍、解释和说明，这些就是书上现成的东西。接着介绍其应用都有哪些，具体在哪些方面。最后说明本文主要介绍哪些方面的具体应用及事例。进入正文，集中写清楚，你要介绍的应用及事例。字数要多，就多写，写详细一些；字数一般，就写得一般，就可以啦。。。祝成功！
一类特殊对称矩阵的特征值与特征向量陆全 徐仲 【摘要】：【作者单位】：西北工业大学西北工业大学【关键词】：矩阵的特征值正交特征向量特征值与特征向量对称矩阵实对称阵特征问题矩阵A正交变换《线性代数》正交阵【分类号】：O151【DOI】：CNKI:SUN:XUSJ.0.1997-04-013【正文快照】：同济大学《线性代数》第130页例10要求一个正交变换．把二次型化为标准形，其中需要求矩阵的特征值与单位正交特征向量。事实上，这个矩阵R是一种具有特殊对称性的矩阵。这类矩阵的特征问题有如下的一般结论。考虑如下的特殊对称矩阵其中A、B均为m阶实对称阵，u是m维列向量，
这个抄袭也太厉害了:)
数学领域中的一些著名悖论及其产生背景
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