Die Perron-Frobenius-Theorie beschäftigt sich mit der Analyse von Matrizen, insbesondere von nicht-negativen und irreduziblen Matrizen. Sie besagt, dass eine solche Matrix immer einen dominanten Eigenwert hat, der positiv ist und größer ist als der Betrag aller anderen Eigenwerte. Dieser Eigenwert wird als Perron-Eigenwert bezeichnet. Darüber hinaus gibt es einen zugehörigen positiven Eigenvektor, der als Perron-Vektor bekannt ist und alle Elemente größer oder gleich null sind.
Eine wichtige Anwendung der Perron-Frobenius-Theorie liegt in der Untersuchung dynamischer Systeme und Markov-Prozesse, wo sie hilft, langfristige Verhaltensweisen zu analysieren, wie z.B. die stationären Verteilungen eines Markov-Kettenmodells. Die Theorie hat auch weitreichende Anwendungen in den Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Biologie und weiteren Bereichen, wo sie zur Modellierung von Wachstumsprozessen und Stabilitätsanalysen eingesetzt wird.
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