Ist A eine quadratische Matrix und v != 0 ein Vektor passender Dimension, und λ eine reelle oder komplexe Zahl, und gilt
A * v = λ * v
dann ist λ ein Eigenvektor von A und λ der zugehörige Eigenwert.
Anders gesagt entsteht aus dem Vektor v durch die Multiplikation mit der Matrix A ein linear skalierter Vektor v', wobei v und v' dieselbe Richtung aufweisen.
Wozu benötigt man Eigenwerte und Eigenvektoren?
- Diagonalmatrizen sind leicht zu handhaben. Eigenvektoren werden zur Diagonalisierung von Matrizen verwendet.
- Matrizen repräsentieren lineare Abbildungen (Drehung, Scherung, Spiegelung). Eigenvektoren geben die Geraden an, die dabei erhalten bleiben. Strecken auf diesen Geraden werden um die Eigenwerte gestreckt bzw. gestaucht.
- Invarianten physikalischer Systeme: Eigenfrequenzen, Eigenmoden (Eigenformen) und gegebenenfalls auch Dämpfungscharakteristik einesschwingfähigen Systems, Knicklast eines Knickstabs, Hauptspannungen in der Festigkeitslehre
- Lösungen von linearen Systemen gewöhnlicher Differentialgleichungen.