The eigenvalue equation appears in fundamental physics equations like the Lagrangian equations in classical mechanics and Schrödinger's equation in quantum mechanics.
Applications in Quantum Mechanics
- Eigenvalues represent observable measurements in quantum systems
- Eigenvectors correspond to state functions
- Before measurement, quantum states exist as linear combinations of eigenvectors
Applications in Classical Mechanics
The Lagrangian equation provides an intuitive understanding of motion by treating Newton's equations as an eigenvalue problem. In this context:
- Eigenvalues represent generalized coordinates
- Physical motion is expressed as linear combinations of these coordinates
- By solving the eigenvalue equation and understanding the physical meaning of these coordinates, complex motions can be understood as combinations of simple movements
[선형대수학 #3] 고유값과 고유벡터 (eigenvalue & eigenvector)
선형대수학에서 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)가 중요하다고 하는데 왜 그런 것인지 개인적으로도 참 궁금합니다. 고유값, 고유벡터에 대한 수학적 정의 말고 이런 것들이 왜 나왔고 그 본질이 무엇인지에 대한 직관이 있으면 좋을텐데요.. 아직은 딱히 이것 때문이다라고 결론지을 수는 없지만 고유값, 고유벡터 그 자체의 활용보다는 SVD(특이값분해), Pseudo-Inverse, 선형연립방정식의 풀이, PCA(주성분분석) 등의 주요 응용이 eigenvalue, eigenvector를 그 밑바탕에 깔고 있기 때문은 아닌가 생각하고 있습니다.
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Seonglae Cho