求解正定矩阵最小和最大特征值对应的特征矢量

罗发龙; 李衍达

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求解正定矩阵最小和最大特征值对应的特征矢量

更新时间：2025-12-08

- 求解正定矩阵最小和最大特征值对应的特征矢量
- Neural Network Approach to Computing the Eigenvectors Corresponding to the Largest and Smallest Eigenvalues of a Positive Matrix
- 电子学报 1994年第4期
- 作者机构：
  
  北京清华大学自动化系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  攀登计划资助,国家自然科学基金
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：1994
- 稿件说明：
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[1]罗发龙,李衍达.求解正定矩阵最小和最大特征值对应的特征矢量[J].电子学报,1994(04):13-19.

罗发龙, 李衍达. Neural Network Approach to Computing the Eigenvectors Corresponding to the Largest and Smallest Eigenvalues of a Positive Matrix[J]. Acta Electronica Sinica, 1994, (4).
[1]罗发龙,李衍达.求解正定矩阵最小和最大特征值对应的特征矢量[J].电子学报,1994(04):13-19. DOI：

罗发龙, 李衍达. Neural Network Approach to Computing the Eigenvectors Corresponding to the Largest and Smallest Eigenvalues of a Positive Matrix[J]. Acta Electronica Sinica, 1994, (4). DOI：

摘要

本文给出实时求解正定矩阵最小和最大特征值对应特征矢量的神经网络模型。文中的理论分析和模拟结果表明：网络能在电路时常数数量级内给出所求的解，网络给出的解与准确的特征矢量可以任意接近。

Abstract

This paper presents a neural network approach to computing the eigenvectors corresponding to tae largest and smallest eigenvalues of a positive matrix. We show both analytically and by simulation results that this proposed network is guaranteed to provide the results arbitrarily close to the accurate eigenvectors within an elapsed time of only a few characteristic time constants of the network.

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