Рассмотрим матрицу

.
Видно, что характеристический многочлен этой матрицы будет

, собственные значения - это все комплексные значения корня
![$\sqrt[n]{x}$ $\sqrt[n]{x}$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/3/f/63fb778ee723673461d37510bb35cba782.png)
, которые мы обозначим
![$\alpha_k = \sqrt[n]{x} e^{\frac{2\pi k i}{n}}$ $\alpha_k = \sqrt[n]{x} e^{\frac{2\pi k i}{n}}$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/6/c/66c92be0f9097d224b5c9082dfdab24182.png)
,

.
Отсюда идея - можно искать значение
![$\sqrt[n]{x}$ $\sqrt[n]{x}$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/3/f/63fb778ee723673461d37510bb35cba782.png)
с помощью алгоритмов поиска собственных значений или векторов. Однако наша матрица для этих алгоритмов плоха - у нее все собственные значения одинаковы по абсолютной величине. Чтобы избавиться от этой проблемы, мы можем "выпятить" интересующее нас собственное значение
![$\sqrt[n]{x}$ $\sqrt[n]{x}$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/3/f/63fb778ee723673461d37510bb35cba782.png)
, прибавив к матрице единичную. Максимальное по модулю собственное значение матрицы

будет
![$1 + \sqrt[n]{x}$ $1 + \sqrt[n]{x}$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/f/e/bfe4495844e1deefc38d4b73f2810a7482.png)
, и по теореме Фробениуса-Перрона матричная последовательность

будет асимптотически приближаться к
![$C (1 + \sqrt[n]{x})^k u v^T$ $C (1 + \sqrt[n]{x})^k u v^T$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/3/7/6/376cfa14ae361927fa2f78ac71d2a28282.png)
, где

- собственный вектор, соответствующий
![$1 + \sqrt[n]{x}$ $1 + \sqrt[n]{x}$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/f/e/bfe4495844e1deefc38d4b73f2810a7482.png)
, а

- аналогичный собственный вектор матрицы

.
Cобственные векторы будут иметь вид
![$u = (1, \sqrt[n]{x}, \sqrt[x]{x^2}, \dots, \sqrt[n]{x^{n-1}})^T$ $u = (1, \sqrt[n]{x}, \sqrt[x]{x^2}, \dots, \sqrt[n]{x^{n-1}})^T$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/3/3/9/339b66247238061e777147d9d2b89c6d82.png)
и
![$v = (1, \sqrt[n]{x^{-1}}, \sqrt[x]{x^{-2}}, \dots, \sqrt[n]{x^{-(n-1)}})^T$ $v = (1, \sqrt[n]{x^{-1}}, \sqrt[x]{x^{-2}}, \dots, \sqrt[n]{x^{-(n-1)}})^T$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/c/e/1/ce1dd93fa29dcc42b05b0074c855b5bc82.png)
, так что можно найти приближенное значение
![$\sqrt[n]{x}$ $\sqrt[n]{x}$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/3/f/63fb778ee723673461d37510bb35cba782.png)
, вычислив

и поделив

на

или

на

. Или можно найти приближенное значение
![$1 + \sqrt[n]{x}$ $1 + \sqrt[n]{x}$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/f/e/bfe4495844e1deefc38d4b73f2810a7482.png)
, поделив соответствующие элементы

и

Если вычислять степени матриц двоичным алгоритмом, то сходимость будет квадратичная. Но метод Ньютона, мне кажется, будет лучше.