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特征值电路

发布时间:2022-03-28 19:55:52

① 二阶电路零状态响应------题中的两个特征值怎么算出来的

特征根有公式,答案数值不对。只要你的方法对,不用跟它答案一样。坑人的书。

② 特征值与特征根相同吗

特征向量是齐次线性方程组的一个基础解系,那么属于同一个特征值λ的特征向量一定是线性无关的 ,当然更不可能相同了。 特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。又称本征值

③ 什么是矩阵的特征值以及其物理意义

设 A 是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量 x,使得 Ax=mx 成立,则称 m 是A的一个特征值(characteristic value)或本征值(eigenvalue).非零n维列向量x称为矩阵A的属于(对应于)特征值m的特征向量或本征向量,简称A的特征向量或A的本征向量.

④ 下列电路的特征方程是λ^2+Aλ+B=0,则A=B=电路处理 阻尼状态

看图,A=125,B=2500,电路处于过阻尼状态。这是一道关于二阶电路零输入响应的问题,只要把电路的微分方程写出来,就可以轻松得出答案。

⑤ 线性代数里的那个特征值到底有什么用处

我们知道对角矩阵是最简单的矩阵,它的一些性质我们很容易知道,而求一个矩阵的特征值就是想把他转换成对角矩阵,所以我们研究的是什么样的矩阵可以转换为对角矩阵,对角矩阵与原来的矩阵有什么关系等。比如求一个方阵的高次幂,二次型标准化等都要用到特征值

⑥ 特征值怎么求的

(λ+2)^2(λ-4)=0,故特征值λ=4,-2。

A是n阶方阵,如果数λ和n维非零列向量x使关系式Ax=λx成立,那么这样的数λ称为矩阵A特征值,非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。式Ax=λx也可写成( A-λE)X=0。这是n个未知数n个方程的齐次线性方程组,它有非零解的充分必要条件是系数行列式| A-λE|=0。

系数行列式|A-λE|称为A的特征多项式,记(λ)=|λE-A|,是一个P上的关于λ的n次多项式,E是单位矩阵。

(6)特征值电路扩展阅读:

特征值性质:

性质1:n阶方阵A=(aij)的所有特征根为λ1,λ2,…,λn(包括重根),则:λ1λ2…λn=|A|。

性质2:若λ是可逆阵A的一个特征根,x为对应的特征向量,则1/λ 是A的逆的一个特征根,x仍为对应的特征向量。

性质3:若 λ是方阵A的一个特征根,x为对应的特征向量,则λ 的m次方是A的m次方的一个特征根,x仍为对应的特征向量。

性质4:设λ1,λ2,…,λm是方阵A的互不相同的特征值。xj是属于λi的特征向量( i=1,2,…,m),则x1,x2,…,xm线性无关,即不相同特征值的特征向量线性无关。

参考资料:网络-矩阵特征值

⑦ 状态空间的特征值与零极点有什么联系,两者在判断系统稳定性方面有什么区别

在时域理论中,线性电路往往用一阶微分方程组表述,且一阶微分方程组可写成矩阵方程,对系统主矩阵可求特征值 (λ1,···,λn),特征值一般为复数。在s域理论中,对网络函数(即传递函数)可求零极点,这里仅讨论极点。极点就是使网络函数为∞的那些s点的数值,一般亦为复数。理论和实践告诉我们,传递函数的极点值 (P1,···,Pn),就是一阶微分方程组主矩阵的特征值,即极点值=特征值。因此不论是特征值{λi} 还是极点值{Pⅰ},它们就是系统响应函数中e的时间系数。在判定系统稳定性方面,对特征值和极点值具有相同要求,即复数的实部必须为负数或0;如果实部为正数则系统处于不稳定状态,必须避免这种情形。

⑧ 电路原理里面求出状态方程,然后求所对应的矩阵的特征值,这个特征值是什么意思

特征值与状态方程有非线性关系,其实对于一个对称矩阵,他的对角线元素就是这个矩阵的特征值,也是状态方程的解。

对于一个方程组来说,把他的系数提出来作为矩阵,通过线性变换可以得到这个矩阵的特征值,即化简为对称矩阵,这就是特征值与状态方程的关系。

在电路分析中,有时候设计矩阵运算和分析,对于我来说矩阵运算是没那么通熟易懂的,所以不考虑。能最基础,最快的解题方法才是好方法,所以建议你多考虑合适自己情况的解题方法。

⑨ 特征值有什么用

(1)可以用在研究物理、化学领域的微分方程、连续的或离散的动力系统中。例如,在力学中,惯量的特征向量定义了刚体的主轴。惯量是决定刚体围绕质心转动的关键数据;

(2)被数学生态学家用来预测原始森林遭到何种程度的砍伐,会造成猫头鹰的种群灭亡;

(3)著名的图像处理中的PCA方法,选取特征值最高的k个特征向量来表示一个矩阵,从而达到降维分析+特征显示的方法,还有图像压缩的K-L变换。再比如很多人脸识别,数据流模式挖掘分析等方面。

(4)在谱系图论中,一个图的特征值定义为图的邻接矩阵A的特征值,或者(更多的是)图的拉普拉斯算子矩阵,Google的PageRank算法就是一个例子。

(9)特征值电路扩展阅读

求矩阵的全部特征值和特征向量的方法如下:

第一步:计算的特征多项式;

第二步:求出特征方程的全部根,即为的全部特征值;

第三步:对于的每一个特征值,求出齐次线性方程组:

的一个基础解系,则的属于特征值的全部特征向量是

(其中是不全为零的任意实数).

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