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极大代数矩阵本征值问题

极大代数矩阵本征值问题是极大代数矩阵本征值问题(eigenvalue problem of matrix in max-algebra)由极大代数导出的一类矩阵本征值问题.按照极大代数中的加法①和乘法⑧的规则，可以和常规线性代数类同地定义矩阵及其运算

极大代数矩阵本征值问题基本信息

中文名极大代数矩阵本征值问题
外文名eigenvalue problem of matrix in max-algebra

极大代数矩阵本征值问题简介

概念及算法 极大代数矩阵本征值问题(eigenvalue problem of matrix in max-algebra)由极大代数导出的一类矩阵本征值问题.按照极大代数中的加法①和乘法⑧的规则，可以和常规线性代数类同地定义矩阵及其运算.例如，若A=(Q;j}rnXpe}=(}J;j}pxn，则 许多实际问题可以归结为研究由下列矩阵关系定义的线性变换:二((t十1>=A⑧二(t>，其中x自然可提出该矩阵A的本征值问题:能否找到实数久和某向量x，使得A② x=}1② x"para" label-module="para"> 这里极大代数意义下的}k垒,l②,l⑧ ...②,1= k.1，表明每演化一拍，x的各分量均增加相同的值又.由于极大代数描述的问题中，x(t)常表示第t拍时各事件发生的时刻，若求出本征值和本征向量，则可断言对应的系统行为进入了一种以又为周期的周期态，而这通常是人们期望并常在实际中观察到的.当系统能进人某种周期态或周期态的组合时，则称此(极大代数意义下的)系统为稳定的. 极大代数矩阵本征值问题与普通线性代数有完全不同的结论.为叙述这些结果，首先要将矩阵A 与下列加权有向图对应起来.该图有n个结点，分别代表二的一个分量，仅当矩阵A的(}i,j)元素a;;; 一二时，图中有一条由结点i到结点7的权为a;;的有向边.对该图的每一条长为l的回路(i } } i I } ... } i t 为该回路的权(其中运算为普通算术意义下的). 可以证明，当该图为强连通亦即矩阵A为不可约时，各回路最大的权几即为该矩阵的惟一本征值. 按定义它可简洁地表达为 其中所有运算都是在极大代数意义下的. 当该图不是强连通时，其本征值不仅应为某回路r，的平均权重a，而且这些r，到其他平均权重大于几的回路均无通道.反之，这些条件也保证了凡必为本征值.应当指出，本征向量的求法也是比较复杂的.对这种极大代数意义下的“线性”系统，亦可用状态反馈或输出反馈来使受控系统稳定并具有指定的本征值(运行周期).

极大代数矩阵本征值问题造价信息

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高清矩阵

规格型号：
BR-MIXII-16WS
价格行情：
材料单位：
台
材料品牌：
Brillview
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13%
供应商：
广州敬梓信息科技有限公司
报价时间：
2025-07-22

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HDMI矩阵88

规格型号：
KX-HDMI-88
价格行情：
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台
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KENSENCE
材料税率：
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供应商：
广州敬梓信息科技有限公司
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2025-07-22

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矩阵切换器

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4K HDBaseT矩阵切换器;VHD88TPR2
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材料单位：
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LAV
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13%
供应商：
广州敬梓信息科技有限公司
报价时间：
2025-07-22

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矩阵切换器

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4K 8x8 HDMI2.0 矩阵切换器;VHD88A-H2
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材料单位：
台
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13%
供应商：
广州敬梓信息科技有限公司
报价时间：
2025-07-22

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媒体矩阵

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广州敬梓信息科技有限公司
报价时间：
2025-07-22

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PH值/T

规格型号：
0-14PH/0-1000C (变送器、传感器、支架安装)
价格行情：
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套
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珠海市2016年5月信息价
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PH值/T

规格型号：
0-14PH/0-1000C (变送器、传感器、支架安装)
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珠海市2016年2月信息价
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建筑工程
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规格型号：
0-14PH/0-1000C (变送器、传感器、支架安装)
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珠海市2015年12月信息价
所属行业：
建筑工程
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规格型号：
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所属行业：
建筑工程
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PH值/T

规格型号：
0-14PH/0-1000C (变送器、传感器、支架安装)
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套
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建筑工程
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问题清单

规格型号：
含动态监测预警、用户投诉、明察暗访功能模块具体技术参数见6.1.6
需求量：
3
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SF6压力抄表记录本/本?

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SF6压力抄表记录本/本?
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2009-12-01

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笔记本
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26
报价数：
1
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见品牌材料表（国产）
材料档次：
中档
费用说明：
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2017-05-24

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巡更事件本
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中档
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询价时间：
2015-09-11

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规格型号：
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监控矩阵

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Jacobi矩阵逆特征值问题,在振动工程、结构设计、工程设计应用和系数参数识别等领域有重要应用,文章考虑了由混合型特征对构造一个Jacobi矩阵的问题,给出了问题有唯一解的充分必要条件。

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矩阵奇异值概述

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开关代数基本介绍

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矩阵分解奇异值分解

奇异值分解 (singular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V分别代表两个正交矩阵，而S代表一对角矩阵。和QR分解法相同，原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。 MATLAB以svd函数来执行svd分解法，其语法为[S,V,D]=svd(A)。2100433B

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