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.

דוגמה עובדת · eigenvalues of [[2,1],[1,2]]

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

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

צעד אחר צעד

  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.

גלה את התשובה
\lambda = 3,\; \lambda = 1

עכשיו אתה בחר בעיה, או הקלד או צייר בעצמך. כל צעד, תמונה, התשובה חבויה עד שתשאל.

תמשיך לעבוד.

חשבון חינם מוסיף הערות על כל שיעור, תיעוד של מה שסיימת, הבעיות שלך נפתרות במקום אחד, ומורה פרטי אתה יכול לשאול על הדף הזה. המתמטיקה עצמה פתוחה לכולם, חתומה או לא.

הרשמה התחברות

סמלים המשמשים כאן

הקש כל סמל להגדרה המלאה, תמונה, ומה כל אות בזה אומר.

איך: 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.

שאלות שאנשים שואלים

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.

יותר בפנים. Linear Algebra