Abstrakt. Googles framgång härrör till stor del från dess PageRank algoritm, som rankar vikten av webbsidor enligt en eigenvector av en viktad länkmatris. Analys av PageRank formel ger en underbar tillämpad ämne för en linjär algebra kurs. Instruktörer kan tilldela denna artikel som ett projekt till mer avancerade studenter eller tillbringa en eller två föreläsningar presenterar materialet med tilldelade läxor från övningarna. Detta material kompletterar också diskussionen om Markovkedjor i matrisalgebra. Maple och Mathematica filer som stöder detta material kan hittas på www.rose-hulman.edu/ och bryan.
Kurt Bryan och Tanya Leise (200REF) hade analyserat den formel för sidrankning som rankar vikten av webbsidor enligt en egen vektor av en viktad länkmatris i deras arbete REF.
The $25,000,000,000 eigenvector: the linear algebra behind Google
{'venue': 'SIAM Review', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}