Нехай маємо деяку матрицю
і нехай її власні значення впорядковані по абсолютній величині наступним чином:
. Тоді, вибравши деякий вектор
, наприклад, вектор, компоненти якого дорівнюють одиниці
, для визначення
можна побудувати наступний ітераційний процес:

де
і
– відповідні компоненти векторів
та
. При цьому в якості номера
може використовуватися будь-яке число з діапазону
.
У зв’язку з тим, що вектор
на
-й ітерації може бути представлений у вигляді
, то розглядуваний ітераційний процес носить назву степеневий метод. При виконанні умов (1) ітераційний процес збігається до шуканого власного значення
і відповідного йому власного вектора, причому швидкість збіжності визначається відношенням
(чим дане відношуння менше, тим вища швидкість збіжності).
В якості критерію завершення обчислювального процесу, в степеневлму методі використовується наступна умова:
, де
– задана точність розрахунку.
Проте, незважаючи на свою простоту, розглянутий вище алгоритм має один істотний недолік, який полягає у тому, що під час ітераційного процесу відбувається сильне зростання компонентів вектора
(розглядуваний нижче приклад істотно ілюструє даний недолік). Для того, щоб уникнути необмеженого зростання (при
) або зменшення (при
) компонентів
у міру збільшення числа ітерацій
, зазвичай, при проведенні комп’ютерних розрахунків застосовується степеневий метод з нормуванням ітерційного вектора. З цією метою алгоритм (2) модифікується наступним чином:
![]()
При цьому в якості початкового наближення
береться вектор з одиничною нормою. Також відмітимо, що це не єдина модифікація степеневого методу. На практиці також доволі поширеною є версія, яка використовує скалярний добуток векторів:
![]()
Власні значення матриці – приклад знаходження:
Для матриці
що міститься нижче, знайти максимальне по модулю власне значення з точністю
:

В якості початкового наближення для власного вектора візьмемо
. Далі, скориставшись формулою (2) реалізуємо обчислювальний процес степеневого методу:

Таким чином, отримане на п’ятій ітерації значення
задовольняє заданій точності і може бути взяте в якості наближеного значення
.
