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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问题，吴江、孟世才、许耿在《浅谈线性代数>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。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。
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你也太天真了
(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= + + + + + + + + - 所以A矩阵的最大特征根为.（4）其他矩阵类推。
就是要求你的文章能够说明怎么能够迅速找出特征值和特征向量以及他们在解题解决一些复杂问题方面有较其他方法更为方便实用的地方
用命令 [P,D]=eig(A)可求得方阵A的特征值与特征向量，上面命令中求得的P,D是两个方阵，满足AP=PD因此对角阵D的主对角线元素为A的特征值，P的每一列为A的特征向量，以列数相同相对应。
4的倍数的特征：末两位是4的倍数，包括00结尾。如04，16，124，2036，3500。 9的倍数的特征：各位上的数的和是9的倍数。如18，36，171，2637，54018。,3,是AS·1,1,4的倍数特征是能被2整除，9的倍数特征是能被3整除。望采纳，谢谢,0,
课堂上张老师详细 解了2、3、5倍数的特征，并给我们安排了关于4、9倍数的特征的论文，下面试着根据老师和课本上的方法进行研究：一、4的倍数特征的研究我们用列举的方法来研究：4X1＝4 4X2＝8 4X3=12 4X4=164X5=20 4X6=24 4X7=32 4X9=36......我发现，个位为4、8时，十位上为偶数；个位为2、6时，十位上是奇数当符合以上的特点时，它就是4的倍数。验证：812个位为2，十位为奇数，是4的倍数，812/4=403,正确。 二、9的倍数特征的研究我们也用列举的方法来研究：9X1=9 9X2=18 9X3=27 9X4=369X4=35 9X6=54 9X7=63 9X8=72......我发现，一个数的各个数位的数加起来是9的倍数，这个数就是9的倍数。验证：882各个数位上的数加起来是18，是9的倍数。882/9=98,正确。
任何正整数的9倍,其各位数字之和是9的倍数,如果继续将各位数字连加最后必然会等于9。比如4*9=36,3+6=911*9=99,9+9=18,1+8=9
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参考资料来源：
百度百科-论文格式
百度百科-参考文献
作用：
1、反映研究者的研究基础。科研工作具有继承性，大多研究成果是对前人研究的一种深化和拓展。
2、尊重前人和他人的知识成果。参考文献是前人研究成果的一种表现形式，引用参考文献是论文作者的权利，而著录参考文献则是其法律义务，引用了前人的资料又不列出参考文献，会被认为是抄袭或剽窃行为。
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3、内部资料、会议汇编等非正式出版物由于交流范围有限，不宜引用。
4、参考文献的篇目一般也不宜太多太杂，要适当精选，一般论文可选10篇以内，综述可精选25篇以内。
作为文献的参考资料包括载体、知识、文字图形声音符号三个基本要素。
参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：
文后参考文献的著录来源是被著录的文献本身。专著、连续出版物等可依次按题名页、封面、刊头等著录。缩微制品、录音制品等非书资料可依据题名帧、片头、容器上的标签、附件等著录。
文献类型：
参考文献类型：专著[M]，论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A]
电子文献类型：数据库[DB]，计算机[CP]，电子公告[EB]
电子文献的载体类型：互联网[OL]，光盘[CD]，磁带[MT]，磁盘[DK]
以下是学术论文中参考文献的几种表现形式：
（1）印刷型文献。它是以纸张为载体，通过石印、铅印、胶印、静电复印等方法产生的科技文献。读者可直接阅读文献，但由于它是以纸张为载体，其存储密度低、篇幅多，因此占用空间大。
（2）缩微型文献它是以感光材料为载体，以缩微照相为记录手段而产生的科技文献。如：缩微胶卷、缩微平片、缩微卡片等。随着激光和全息照相技术的应用，又出现了超缩微平片的特级缩微胶片。优点是成本低，体积小便于收藏，保存期长，易于实行自动化管理和检索，不足是这种类型的文献必须助于缩微阅读机来阅读，不能直接查阅。
（3）机读型文献。或称为计算机阅读型文献。它以磁性材料为载体，以光学字符识别装置为记录手段，通过编码和程序设计，把科技文献变成计算机可以识别的符号然后输出。它的优点是存储容量大，可快速取出所需文献。但必须借助计算机才能用，使用费用较高。
（4）声像型文献。它以磁性材料或感光材料为载体，借用专用机械装置直接记录信息，是一种图文并存的新型文献，包括有：幻灯片、录像片、科技电影片、唱片、录音带等。其特点是动静交替、声情并茂、形象逼真。所以又称为视听型文献。
3的倍数特征是一个数的各位数之和是3的倍数，这个数就是3的倍数。
比如：4926；
(4+9+2+6)÷3=7，是3的倍数。
4926÷3=1642。
相关定义：一个整数能够被另一个整数整除，那么这个整数就是另一整数的倍数。
扩展资料：
1、一个整数能够被另一个整数整除，这个整数就是另一整数的倍数。如15能够被3或5整除，因此15是3的倍数，也是5的倍数。
2、一个数除以另一数所得的商。如a÷b=c，就是说，a是b的倍数。例如：A÷B=C，就可以说A是B的C倍。
3、一个数的倍数有无数个，也就是说一个数的倍数的集合为无限集。 注意：不能把一个数单独叫做倍数，只能说谁是谁的倍数。
所有的位数相加均被3整除，比如729,7+2+9=18,18÷3=6,那么729就可以被3整除，是3的倍数。各个数位上的数字之和是3的倍数，则这个数就能被3整除.
所有属相家除以三就是三的倍数
其最明显特征就是，无论几位数，其相加后的结果是能够被3整除的数，那么这个数就可以整除3，也就是3的倍数。 例如111，1+1+1=3 54732，5+4+7+3+2=21，能被3整除