Ax 2v1+a2v2+…+an2b x{av+a2()v2+…+()vn 因为 <1(=2,3. 故当k→时,X→Aa1y1 因此,ⅹ可看成是关于特征值λ1的近似特征向量 有一严重缺点,当入11(或Ax1k1时){Vk中不 为零的分量将随K的增大而无限增大,计算机就可 能出现上溢(或随K的增大而很快出现下溢)因为 1( 2,3, , ) 1 i n i  =    故当k→∞时， xk→λ1 ka1v1 . 因此，xk可看成是关于特征值λ1的近似特征向量 有一严重缺点，当|1 |>1 （或| 1 |<1时）{Vk}中不 为零的分量将随K的增大而无限增大，计算机就可 能出现上溢（或随K的增大而很快出现下溢） 1 0 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 [ ( ) ( ) ] k k k k k k n n n k k k n n x Ax A x a v a v a v a v a v v         = = = + + + − = + + +