Я — собственные значения матрицы А. Пусть z — отличный от уля вектор-столбец из п элементов. Определим у = X z. Тогда [c.110]
Если /= 0, то Ху == 0, а —столбец единиц. Забудем о том, что Xj = 0 и выберем наименьших характеристических корней, где k — число объясняющих переменных в модели (т. е. k = k — 1). Из k собственных векторов, соответствующих этим собственным значениям, построим матрицу [c.252]
А-пих - наибольшее собственное значение (число) матрицы суждений, которое чаще всего вычисляется по следующему алгоритму сначала суммируется каждый столбец матрицы суждений, затем сумма первого столбца умножается на величину первой компоненты, рассчитанного вектора приоритетов, сумма второго столбца на вторую и т.д. затем полученные числа суммируются и получается зна- [c.254]
В форме, типичной для системной динамики по Форресте-ру, приведем пример расчета множителя BS1 (рис. 3.6.1), корректирующего тренд среднего показателя рождаемости в зависимости от среднедушевого дохода, который рассчитывается в системной модели при помощи табличной функции. Здесь первый столбец нумерует уравнения и комментарии, второй столбец обозначает тип строки (А — уравнение, Т — собственно вектор-строка, С — константа), третий столбец содержит собственно строку. [c.273]
В силу предположений, принятых в линейной модели, матрица Х Х) имеет порядок k x k, она симметрическая и положительно оп->еделенная. Следовательно, у нее k положительных собственных зна- ений Ях,. .., Яй. Пусть V = [Vj v2. .. vft] — -матрица, образованная юбственными векторами, где уг обозначает вектор-столбец, соответ-твующий собственному значению Kt, так что [c.166]