看了眼挂在黑板上面的钟表，距离公开课结束还有几分钟的时间。
徐川想了想，开口道：“距离下课还有一点时间，如果有同学对刚刚课堂上讲的内容有哪里没听懂的地方可以现在提问。”
闻言，台下的学生有不少都跃跃欲试，但看到身边的人都没什么反应又犹豫了起来。
当然，懂得把握机会的人肯定也有，一位诺奖+菲奖的大老亲自解答疑惑，这样的机会恐怕一生都难遇到一次。
徐川伸手示意一位学生提问，被抽到的学生条件反射似的站了起来。
“教......教授。”被点到的学生似乎没料到自己会这么幸运，这会站起来后全场大几百人都注视着自己，顿时就结结巴巴的了。
徐川笑了笑，没有出声，而是安静的等待对方缓过来。
深呼吸了好些次后，这名幸运儿才舒缓一些，接着道：“那，那个，我记得您刚刚在课堂上提到了从代数几何的角度区域理解方阵的特征向量和特征值，我想请问一下这方面的东西。”
“这是个很有意思的问题。”
徐川笑着开口道，重新从桌上拾起粉笔，转身在身后的黑板上写道：“对于方阵的特征向量和特征值，从代数的角度定义如下：
”设n阶矩阵A，如果有数λ和n维非零列向量x→，使得下式成立:Ax→=λx→，则称λ为矩阵的特征值，非零列向量x→称为矩阵，对应于特征值λ的特征向量。”
“而从几何的角度来理解方阵的特征向量和特征值，是以将矩阵看成是坐标系变换，如Ax→=λx→，则代表了特征向量在坐标系变换之后，变成了原来的λ倍，而方向的延长线是不改变的，方向相同或相反........”
“此时特征向量可以理解为在坐标系变换下，方向的延长线的不变的那些向量，但会被延长λ倍，这个长度的放大......”
“此外，需要值得注意的是特征向量和特征值是有对应关系的。一个特征向量，对应一个特征值。
在求解矩阵的特征向量和特征值时，一般先求出特征值，再将特征值代入方程Ax→=λx→中，求出特征向量。”
黑板前，徐川写下了最后一笔，重新扭头看向依旧站着的那位学生，笑着问道：“理解了吗？”
提问的学生勐的点了点头，激动道：“懂了！谢谢教授。”
徐川笑了笑，接着挑选学生解答疑惑。
有了第一个学