eigenvector methodとは? わかりやすく解説

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固有ベクトル法

読み方:こゆうべくとるほう
【英】:eigenvector method

固有値法(eigenvalue method)とも呼ばれる. 一対比較行列の絶対値最大固有値に対応する 固有ベクトルを一対比較された対象の重要度として与える方法である. 一般に, 固有ベクトル法での重要度は固有ベクトルの成分の総和が1となるように 正規化して用いられることが多いが, 他の正規化(例えば,最大成分値を1とする正規化)でも用いてよい.


固有ベクトル法 (AHPの)

読み方:こゆうべくとるほう
【英】:eigenvector method

AHPの一対比較行列から重要度を算出する方法の1つであり, 一対比較行列 \boldsymbol{A} \, の最大固有値 \lambda_\mathrm{max} \, に対する正規化した( \textstyle \sum^{n}_{i=1}w_i=1 ) \,固有ベクトルを求め, 重要度を算出する方法である. サーティ (T.L. Saaty) が提唱する固有ベクトル法の解釈が成り立つのは, 意思決定者の判断が完全に首尾一貫している場合だけである. 意思決定者の判断が完全に首尾一貫していない場合の固有ベクトル法の解釈は, 関谷と八卷らによって詳しく議論されている.


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