maths.free › Linear Algebra › Eigenvalues and eigenvectors

Eigenvalues and eigenvectors

The characteristic polynomial and the directions a matrix only stretches.

An eigenvector is a direction a matrix does not rotate, only stretches by its eigenvalue. Find eigenvalues as roots of det(A − λI), then eigenvectors by solving (A − λI)v = 0. In the 3D view the eigenvectors are drawn on the transformed cube.

Toimiva esimerkki · eigenvalues of [[2,1],[1,2]]

Eigenvalues of [[2,1],[1,2]]

\left[\begin{matrix}2 & 1\\1 & 2\end{matrix}\right]

Askel kerrallaan

  1. \det(A - \lambda I) = 0

    Eigenvalues are the roots of the characteristic polynomial.

  2. \det\left[\begin{matrix}2 - \lambda & 1\\1 & 2 - \lambda\end{matrix}\right] = 0

    Subtract λ from the diagonal.

  3. \lambda^{2} - 4 \lambda + 3 = 0

    Expand the determinant.

  4. \left(\lambda - 3\right) \left(\lambda - 1\right) = 0

    Factor.

  5. \lambda = 3, \lambda = 1

    Eigenvalues (with multiplicity).

  6. \lambda = 1:\ (A - \lambda I)\mathbf{v} = 0 \Rightarrow \mathbf{v} = \left[\begin{matrix}-1\\1\end{matrix}\right]

    Solve (A − 1I)v = 0 for a basis eigenvector.

  7. \lambda = 3:\ (A - \lambda I)\mathbf{v} = 0 \Rightarrow \mathbf{v} = \left[\begin{matrix}1\\1\end{matrix}\right]

    Solve (A − 3I)v = 0 for a basis eigenvector.

Paljasta vastaus
\lambda = 3,\; \lambda = 1

Nyt sinä Valitse ongelma tai kirjoita tai piirrä omasi. Jokainen vaihe, kuva ja vastaus piilotettuna, kunnes kysyt.

Pidä oma työsi

Vapaa tili lisää muistiinpanoja jokaiseen oppituntiin, muistiinpanoja siitä, mitä olet saanut päätökseen, ratkaistuja ongelmiasi yhdessä paikassa ja ohjaajaa, jolta voit kysyä tästä sivusta. Matematiikka on kaikille avoin, kirjautunut tai ei.

Rekisteröidy Kirjautuminen

Symbolit, joita käytetään täällä

Napauta symbolia koko määrittelyn, kuvan ja sen jokaisen kirjaimen osalta.

Miten: Eigenvalues and eigenvectors

  1. Eigenvalues are the roots of the characteristic polynomial.
  2. Subtract λ from the diagonal.
  3. Expand the determinant.
  4. Factor.
  5. Eigenvalues (with multiplicity).
  6. Solve (A − 1I)v = 0 for a basis eigenvector.
  7. Solve (A − 3I)v = 0 for a basis eigenvector.

Kysymyksiä

What does a determinant mean geometrically?

It is the factor by which the matrix scales area (2×2) or volume (3×3), with a negative sign if orientation flips. Zero means the matrix flattens space and cannot be undone.

What is an eigenvector?

A direction the matrix does not turn: it only stretches it by the eigenvalue. Along eigenvectors a complicated matrix acts like multiplication by a number.

Why is matrix multiplication not commutative?

Because a matrix is a transformation and AB means "do B, then A". Rotating then reflecting is not the same as reflecting then rotating.

Lisää Linear Algebra