事實上，說是新數學的話，也并不對。
因為這是基礎數學的內容。
是關于求解特征向量的。
特征向量和特征值，指的是一個矩陣乘以一個向量，就相當于做了一個線性變換。
但這個向量的方向，往往會發生改變。
但若是存在一個矩陣A，讓這個向量v在線性變換后，方向仍然保持不變，只是拉伸或者壓縮一定倍數。
也就是，Av=λv。
那么，這個向量v就是特征向量，λ就是特征值。
而這里面的傳統解法，就是從計算特征多項式開始，然后求解特征值，再求解齊次線性方程組，最后得出特征向量。
沒錯，這部分的內容，在數學家眼里，就是再普通不過的，基礎數學求解公式。
但是，陳舟在計算中微子振蕩概率的時候發現。
特征向量和特征值的幾何本質，其實就是空間矢量的旋轉和縮放。
而中微子的三個味道，也就是電子、μ子和τ子，不就相當于空間中的，三個向量之間的變換嗎？
也因此，在研究中微子振蕩相關課題時，陳舟一不小心發現，特征向量和特征值之間，是存在更普遍的規律的。
于是，一種新的奇妙解法，就這么浮現在了陳舟的腦海。
“知道特征值，只需要列一個簡單的方程式，特征向量便可迎刃而解了……”
這么想著的陳舟，手中的筆，也不斷的在草稿紙上書寫著，開始描繪著腦海里的新公式。
把物理問題轉換成數學問題，一直陳舟習慣性的研究方式。
而一旦能夠把物理問題，轉換成數學問題，那么對陳舟而言，也就不再是什么問題了。
雖然離著解決中微子振蕩相關課題，還有著不小的距離。
可是，這個新發現，仍是令陳舟充滿了興趣。
“通過刪除原始矩陣的行和列，創建子矩陣的話……”
“子矩陣和原始矩陣的特征值組合在一起，就可以計算原始矩陣的特征向量……”
“也就可以得到∣陳舟緩緩停筆，看著草稿紙上的內容。
新公式已經被他求得，只差個證明過程了。
證明過程的話……
陳舟再次拿出一張新的草稿紙，握緊了手中的筆。
證明開始。
“先定義A為一個nxn的厄米特矩陣，它具有特征值λi(A)和賦范特征向量vi……”
“特征向量中的每個元素標記為vi，j……”
“通過刪除jth行和jth列，可以得到A的子矩陣Mj，大小為(n-1)×(n-1)，它的特征值為λk(Mj)……”
“然后，通過證明可以得到一個柯西-比內型公式……”
“再由引理1和引理2可以證明……”
“……通過共軛的定義，公式7左邊的對角元素，決定了λi(A)In-A的子矩陣……”
“……因此，應用引理2，必然的結論就是，如果特征向量中的一個元素消失，vi，j=0，那么矩陣A的特征向量方程，將化為其子矩陣Mj的一個特征向量方程。”
陳舟的思路十分清晰，整個證明過程也十分順暢。
沒有遇到一丁點的阻礙，便將這個新公式給證明了。
“有點意思，這么長時間，居然沒有人發現這個？”
陳舟看著眼前草稿紙上的證明過程，臉上帶著一絲奇怪的笑容。
真要說起來的話，這個新公式并不復雜。
而新公式的證明方法，陳舟也至少能夠給出五種方法。
可就是這么一個并不復雜的新公式和證明過程，為什么這么長時間，都沒有人發現呢？