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接近给定值的矩阵特征值可以通过反幂法获得。

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简介：
利用系数矩阵 A、初始近似值 lamda_initial、初始向量 x_initial 以及误差限 epsilon 和最大迭代次数 N 作为输入，该算法旨在产生一个特征值矩阵，其特征值尽可能接近预设的初始近似值 lamda_initial，并满足指定的误差限制。

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  • 求解接近指定值的矩阵特征值的反幂法
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    本文介绍了一种高效的数值计算方法——反幂法，专注于解决寻找与给定标量最接近的矩阵特征值的问题，适用于工程和科学中的各类应用。 输入参数包括系数矩阵A, 近似值lamda_initial, 初始向量x_initial, 误差限epsilon以及最大迭代次数N。输出为接近给定的lamda_initial的矩阵特征值。
     
  • 利用反幂法计算矩阵的特征值与特征向量
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    本文介绍了如何运用反幂法求解矩阵特征值和特征向量的方法，并分析了其算法原理及其在数值计算中的应用价值。 反幂法在工程计算中的矩阵求解过程中表现出方便快捷的特点。
     
  • 矩阵特征值的计算——运用QR方法、幂法及反幂法
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    本研究探讨了矩阵特征值计算的三种核心算法：QR方法、幂法和反幂法。通过理论分析与实际应用，深入挖掘每种方法的优势及其适用场景，为工程计算提供有效工具。 本段落介绍了求任意矩阵全部特征值的QR方法以及求部分特征值和特征向量的幂法和反幂法。
     
  • MATLAB中矩阵特征值与特征向量的计算：幂法、反幂法、位移反幂法及Jacobi和Householder方法
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  • 使用C语言的数值方法计算矩阵的特征值与特征向量（包括幂法和反幂法）
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