固有値と固有ベクトルは、常に私が最も計算する方法を知っているものの、困惑、彼は彼の神秘的なベール明らかにするために、今日、を表す意味を理解していなかったのです行われて！
固有値と固有ベクトル
私たちは、線形変換行列を見て、すなわち、原点と線状ベクターのチップを通して、彼のスパンスペースを考慮すること： 
この変換では、ベクトルの大半はスペースに自分のシートを残しているが、いくつかの特別なベクトルは確かとして、それを伸ばしたり圧縮し彼の役割の行列のために意味空間に自分のシートにとどまりますスカラー。
彼らはベクトル空間に残っている場合は、次の2つのベクトルの例を張る固有ベクトルである、特徴値が複数ある伸張または圧縮されています。 
そして、どのような使用の固有値と固有ベクトルは、それを何ですか？
例えば、我々は、線形（長さが変化しないので、この場合には、特徴値は、1でなければならない）に配置される回転軸の回転場合は3次元空間の回転、特徴ベクトルを見つけることができる考えます。
特徴ベクトルの計算方法：
この目的は、それの線形変換、より低い次元に変換した後、圧縮空間の、すなわち調整として、式ラムダを見つけることです。
もちろん、線形変換は、90度回転のようなベクターを、備えていなくてもよい、すべてのベクトルが変更されたが、我々は、上記の方程式を解く場合は、2つの複素解を与える、本当の解決策は存在しないいかなる特徴ベクトルを表します。
また、複数の特徴ベクトルを有していてもよく、単一の特徴量に属し、例えば、以下の行列。 
行列の対角要素以外の要素の中で、すべて0の対角行列と呼ばれています。
特徴ベクトルの列ベクトルである対角線上の特性値である値の対角行列、のために。 
：一方、有用な複数の演算行列のための対角行列は、例えば、マトリクス状に計算するために、それらの容易の結果を何回乗算される
と同時に、前記グループ（空間特性値を満たすために、対応する固有ベクトルのできる基）これは、計算に非常に大きな役割を果たします。