Cum se calculează valorile proprii

Posted on
Autor: Monica Porter
Data Creației: 22 Martie 2021
Data Actualizării: 19 Noiembrie 2024
Anonim
Matematica   Spatii vectoriale   018 Vectori si valori proprii
Video: Matematica Spatii vectoriale 018 Vectori si valori proprii

Conţinut

Când vi se prezintă o matrice într-o clasă de matematică sau fizică, vi se va solicita deseori să găsiți valorile proprii. Dacă nu sunteți sigur ce înseamnă asta sau cum să o faceți, sarcina este descurajantă și implică o mulțime de terminologii confuze care îngreunează lucrurile. Cu toate acestea, procesul de calcul al valorilor proprii nu este prea dificil dacă ești confortabil cu rezolvarea ecuațiilor cvadratice (sau polinomiale), cu condiția să înveți elementele de bază ale matricei, valorilor proprii și ale valorilor proprii.

Matricele, valorile proprii și valorile proprii: ceea ce înseamnă

Matricile sunt tablouri de numere în care A reprezintă numele unei matrice generice, astfel:

( 1 3 )

A = ( 4 2 )

Numerele din fiecare poziție variază și pot exista chiar și expresii algebice la locul lor. Aceasta este o matrice 2 × 2, dar au o varietate de dimensiuni și nu au întotdeauna un număr egal de rânduri și coloane.

Tratarea matricilor este diferită de tratarea numerelor obișnuite și există reguli specifice pentru înmulțirea, împărțirea, adăugarea și scăderea lor una de la alta. Termenii „eigenvalue” și „eigenvector” sunt folosiți în algebra matricială pentru a se referi la două cantități caracteristice în ceea ce privește matricea. Această problemă a valorii proprii vă ajută să înțelegeți ce înseamnă termenul:

Av = λ ∙ v

A este o matrice generală ca înainte, v este un anumit vector, iar λ este o valoare caracteristică. Priviți ecuația și observați că atunci când multiplicați matricea cu vectorul v, efectul este de a reproduce același vector doar înmulțit cu valoarea λ. Acesta este un comportament neobișnuit și câștigă vectorul v și cantitatea λ nume speciale: valorile proprii și valorile proprii. Acestea sunt valori caracteristice ale matricei, deoarece înmulțirea matricei cu vectorul eigen lasă vectorul neschimbat în afară de înmulțirea cu un factor al valorii proprii.

Cum se calculează valorile proprii

Dacă aveți problema valorii proprii pentru matrice într-o anumită formă, găsirea valorii proprii este ușoară (pentru că rezultatul va fi un vector la fel ca cel inițial, cu excepția înmulțirii cu un factor constant - valoarea propie). Răspunsul se găsește prin rezolvarea ecuației caracteristice a matricei:

det (detA – λeu) = 0

Unde eu este matricea de identitate, care este goală în afară de o serie de 1s care rulează în diagonală pe matrice. „Det” se referă la determinantul matricei, care pentru o matrice generală:

(a)

A = (c d)

Este dat de

Det A = anunț –bc

Deci ecuația caracteristică înseamnă:

(a - λ b)

det (detA – λeu) = (c d - λ) = (a - λ) (d - λ) - bc = 0

Ca matrice de exemplu, să definim A la fel de:

( 0 1 )

A = (−2 −3 )

Deci, asta înseamnă:

det (detA – λeu) = (0 – λ)(−3 – λ)− (1 ×−2)= 0

= −λ (−3 – λ) + 2

= λ2 + 3 λ + 2 = 0

Soluțiile pentru λ sunt valorile proprii și le rezolvați ca orice ecuație patratică. Soluțiile sunt λ = - 1 și λ = - 2.

sfaturi

Găsirea vectorilor autoigeni

Găsirea vectorilor proprii este un proces similar. Folosind ecuația:

(A – λ) ∙ v = 0

cu fiecare dintre valorile proprii pe care le-ați găsit pe rând. Asta înseamnă:

(a - λ b) (v1 ) (a - λ) v1 + b v2 (0)

(A – λ) ∙ v = (c d - λ) ∙ (v2 ) = c v1 + (d - λ) v2 = (0)

Puteți rezolva acest lucru luând în considerare fiecare rând pe rând. Ai nevoie doar de raportul dintre v1 la v2, deoarece vor exista infinit de multe soluții potențiale pentru v1 și v2.