特征向量模数，就是甲骨文最为伟大的发明

霜***语：

特征向量模数，就是甲骨文最为伟大的发明，几根线条，就把事务描摹那么形象，伟大的智慧！

【回复】

真传一句话，假传万卷书。

先摘录一节特征值和特征向量的应用

到底特征值和特征向量有什么用呢？不会仅仅用来考试吧！

其实，特征值和特征向量在我们的生活中都是非常普遍的。

1)可以用在研究物理、化学领域的微分方程、连续的或离散的动力系统中。例如，在力学中，惯量的特征向量定义了刚体的主轴。惯量是决定刚体围绕质心转动的关键数据；

2)数学生态学家用来预测原始森林遭到何种程度的砍伐，会造成猫头鹰的种群灭亡；

3)著名的图像处理中的PCA方法，选取特征值最高的k个特征向量来表示一个矩阵，从而达到降维分析+特征显示的方法，还有图像压缩的K-L变换。再比如很多人脸识别，数据流模式挖掘分析等方面。

4)在谱系图论中，一个图的特征值定义为图的邻接矩阵A的特征值，或者（更多的是）图的拉普拉斯算子矩阵，Google的PageRank算法就是一个例子。

本号主要做一些甲骨文的启蒙、一些国学问题的正本清源等等，甲骨文的高级、深度项目涉及高等数学、方程等内容，这些深度内容有几个国家的一些顶级人才在研究，他们的研究成果不会公开或50年或100年之后才会公开。

目前全世界研究甲骨文的台面上的人士在500人左右，台面下有多少人则未知。