关于确定矩阵的特征投影和分量
On Determining the Eigenprojection and Components of a Matrix
AI总结：
本文利用矩阵A^u（u ≥ ind A）的零化多项式计算特征投影，进而得到A的分量、最小多项式及Drazin逆。
摘要：
矩阵理论及其应用广泛使用方阵的特征投影。本文证明，矩阵$A$的特征投影可以通过$A^u$（其中$u \geq \operatorname{ind} A$）的任意零化多项式来计算。这使得能够找到$A$的分量、最小多项式以及Drazin逆$A^D$。
英文摘要：
Matrix theory and its applications make wide use of the eigenprojections of square matrices. The present paper demonstrates that the eigenprojection of a matrix $A$ can be calculated with the use of any annihilating polynomial of A^u, where u >= ind A. This enables one to find the components and the minimal polynomial of A, as well as the Drazin inverse A^D.
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