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Eigenvalue, Eigenvector, Eigenmode of Reducible Matrix and Its Application

机译:特征值,特征向量,可降解矩阵的特征模及其应用

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摘要

There are three essential components of matrix that must be understood in the process of completing the scheduling problems using max-plus algebra. They are eigenvalue, eigenvector, and eigenmode. The result showed that the reducible matrix does not necessarily have eigenvalue. If it has eigenvalue, the eigenvalue is not necessarily unique with finite value. The eigenvector corresponding to the eigenvalue of reducible matrix is not unique that contains at least a finite element. Furthermore, the eigenmode of a regular reducible matrix is not unique with all finite elements for each component.
机译:在使用MAX-Plus代数完成调度问题的过程中必须了解矩阵的三个基本组件。它们是特征值,特征向量和特征模型。结果表明,可还原基质不一定具有特征值。如果具有特征值,则特征值不一定是具有有限值的独特。对应于可还原矩阵的特征值的特征向量不是唯一的,其包含至少有限元件。此外,规则还原矩阵的特征模型不是每个组件的所有有限元件的唯一。

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