A lineáris algebrában egy lineáris transzformáció sajátvektora a vektortér olyan nemnulla vektora, amelyet a leképezés a skalárszorosába visz. Négyzetes mátrixok sajátvektorainak a mátrixhoz tartozó leképezés sajátvektorait nevezzük. A szóban forgó skalár értékek a sajátértékek. Sajátértékei és sajátvektorai adott esetben jól jellemzik a transzformációt, és fontos szerepet játszanak a matematika csaknem valamennyi ágában, például az algebrában, az analízisben, a geometriában. A fogalom számos hasznos alkalmazása létezik a fizikában, különösen fontos szerepet tölt be a kvantummechanikában, de bárhol szükség lehet a sajátértékekre és a sajátvektorokra, ahol differenciálegyenleteket használnak.

Fogalmak 

Ha V vektortér egy T test felett és A egy V  V lineáris leképezés, akkor
 v∈V nemnulla vektort az A leképezés egy sajátvektorának nevezzük, ha létezik olyan λ ∈ T, hogy teljesül az

egyenlőség
 a λ skalárt az A egy v sajátvektorához tartozó sajátértékének nevezzük, ha Av=λv
 a λ skalárt az A sajátértékének nevezzük, ha van A-nak olyan sajátvektora, amihez λ mint sajátérték tartozik
 a λ sajátértékhez tartozó sajátaltér mindazon sajátvektorok által kifeszített altér, melyekhez λ mint sajátérték tartozik
 a λ sajátérték geometriai multiplicitása a λ-hoz tartozó sajátaltér dimenziója
 ha V véges dimenziós, akkor A spektruma az A sajátértékeinek halmaza.

Tulajdonságok 
 Ha λ egy invertálható mátrix sajátértéke, akkor 1/λ a mátrix inverzének sajátértéke
 Egy valós mátrix spektruma megegyezik a mátrix transzponáltjának spektrumával
 Egy mátrix sajátértékeinek összege a mátrix nyoma, és a sajátértékek szorzata a mátrix determinánsa
 A főtengelytétel miatt a valós szimmetrikus mátrixok és a komplex önadjungált mátrixok minden sajátértéke valós. Ezek előjelétől függően a mátrix lehet:
 pozitív definit, ha minden sajátérték pozitív
 pozitív szemidefinit, ha minden sajátérték ≥0
 negatív szemidefinit, ha minden sajátérték ≤0
 negatív definit, ha minden sajátérték negatív
 indefinit minden más esetben
 Azok a mátrixok, amik felcserélhetők a transzponáltjukkal, ortogonális bázisban diagonalizálhatók. Ilyenek például a szimmetrikus, az önadjungált, az ortogonális és az unitér mátrixok
 Minden komplex mátrix hasonló egy háromszögmátrixszal, aminek a főátlója éppen a sajátértékeket tartalmazza
 Továbbá hasonló egy blokkos diagonálmátrixszal, amiben a blokkok a sajátértékeket tartalmazzák, esetleg mellettük egy átlóban egyesek állnak. Ez a mátrix Jordan-féle normálformája
 Jelöljön A egy szimmetrikus mátrixot! Ekkor Sylvester tehetetlenségi tétele miatt minden olyan S invertálható mátrixra, amire az STAS mátrix diagonális, az STAS mátrix főátlóján álló elemek előjele mindig ugyanaz marad

Sajátérték és sajátvektor meghatározása 
Legyen adott egy A négyzetes mátrix.

A fenti definíciónak megfelelő sajátérték-egyenlet a következő:

Az I egységmátrix felhasználásával ez a következőképp írható:
 (az egységmátrixszal való szorzás nem változtatja meg a vektort)
, amiből v-t kiemelve (a disztributivitást kihasználva):

A definícióban szerepel az a kikötés, hogy v vektor nem a nullvektor. Különben ebben az egyenletben  tetszőleges lehetne.

Ha viszont nem nullvektor v esetén is nullvektor tud lenni a szorzat, akkor
, ahol "det" a determinánst jelöli.

A fenti mátrix abban különbözik az eredeti A mátrixtól, hogy a főátlóban  elemek helyett  elemek vannak, a többi elem viszont megegyezik.

Az A mátrix karakterisztikus polinomjának nevezzük a következő polinomot:

Ennek a polinomnak a foka megegyezik a mátrix dimenziójával, azaz egy  dimenziós mátrixhoz legfeljebb  különböző sajátérték tartozhat.

A fenti módszer nem a legpraktikusabb módja a sajátértékek megkeresésének, hiszen a karakterisztikus polinom már 3×3-as mátrixok esetén is harmadfokú, aminek a megoldása nehézkes; ráadásul negyedfokúnál magasabb polinomokra nincs is megoldóképlet.

A -hez tartozó sajátvektorokat ezek alapján az

egyenletből számíthatjuk ki.

Példa: Pauli-mátrix sajátértékeinek és sajátvektorainak meghatározása 

Feladat a következő Pauli-mátrix sajátértékeinek és sajátvektorainak a meghatározása:

A sajátérték-egyenlet a következő:

Kiírva:

A jobb oldalt kivonva a bal oldalból és kiemelve v vektort, a következőt kapjuk:

A mátrix karakterisztikus polinomja:

A sajátértékek pedig  egyenlet megoldásai(), azaz a sajátértékek

Az egyes sajátvektorokat tehát a következőképp határozhatjuk meg:

A felső zárójeles index azt fejezi ki, hogy melyik sajátértékhez tartozó sajátvektorkomponensről van szó.

A fenti egyenlethez tartozó egyenletrendszer a következő:

Melyekből következik, hogy , vagyis az egyre normált sajátvektora -nek:

-höz tartozó sajátvektor megkeresése teljesen ugyanúgy zajlik, ahogy azt fent láttuk:

Az egyenlethez tartozó egyenletrendszer:

Vagyis , így  normált sajátvektora:

Numerikus módszerek 
A negyedfokúnál magasabb fokú egyenletek nem oldhatók meg gyökjelekkel, ezért numerikus módszereket kell használni. Az egyenletek kiszámítása és megoldása hibaterjedéssel jár, ami már a hússzor húszas esetben a numerikus információ teljes elvesztésével jár. Ezért különféle módszereket dolgoztak ki a sajátértékek és a sajátvektorok meghatározására.

Ilyenek:
 QR-módszer
 hatványiteráció
 inverz iteráció
 Lánczos-módszer
 Arnoldi-módszer
 Jacobi-módszer

A sajátértékek becslésére a Gerschgorin-körök szolgálnak.

Sajátalterek 
Egy adott sajátértékhez tartozó összes sajátvektor és a nullvektor alteret alkotnak. Ezt az alteret az adott sajátértékhez tartozó sajátaltérnek nevezzük.

Általánosítás 
A funkcionálanalízis a függvényterek közötti leképezésekkel foglalkozik. Ezekhez is tartoznak sajátértékek és sajátvektorok; a sajátértékeket gyakran sajátelemeknek, a sajátvektorokat sajátfüggvényeknek hívják.

Források 
 Kiss Emil: Bevezetés az algebrába
 
 Stoyan Gisbert–Takó Galina: Numerikus módszerek

Lineáris algebra