ominaisarvoanalyysiä

Ominaisarvoanalyysi on matemaattinen menetelmä, jota käytetään lineaarialgebrassa ja sen sovelluksissa. Se liittyy neliömatriisien ominaisarvojen ja ominaisvektorien tutkimiseen. Ominaisarvoanalyysi auttaa ymmärtämään matriisin toimintaa ja sen vaikutusta vektoreihin.

Kun matriisia kerrotaan tietyllä vektorilla, tuloksena oleva vektori on usein eri suuntainen kuin alkuperäinen vektori. Kuitenkin on olemassa erityisiä vektoreita, joita kutsutaan ominaisvektoreiksi, jotka matriisilla kerrottuna eivät muuta suuntaansa, ainoastaan skaalautuvat. Tämä skaalautumiskerroin on matriisin ominaisarvo, joka liittyy vastaavaan ominaisvektoriin.

Matemaattisesti, jos A on neliömatriisi, v on nollasta poikkeava vektori ja λ on skalaari, niin yhtälö Av = λv määrittelee ominaisvektorin v ja sen ominaisarvon λ. Ominaisarvoanalyysi perustuu tämän yhtälön ratkaisemiseen.

Menetelmällä on laaja kirjo sovelluksia eri tieteenaloilla. Se on keskeinen esimerkiksi kvanttimekaniikassa, jossa ominaisarvot edustavat havaittavien suureiden mahdollisia arvoja. Fysiikassa sitä käytetään värähtelyanalyyseissä ja vakauden tutkimisessa. Tilastotieteessä ominaisarvoanalyysiä hyödynnetään esimerkiksi pääkomponenttianalyysissä (PCA) datan dimensionaalisuuden vähentämiseksi ja merkittävimpien muuttujien tunnistamiseksi. Myös koneoppimisessa, kuvanprosessoinnissa ja graafiteoriassa ominaisarvoanalyysillä on merkittäviä käyttötarkoituksia.