Eigenvektory i obliczanie EIGENVALUES

Regular Matrix A =
Identity Matrix I =
Scalar Matrix(Z=c×I)
c =
|A| =
Singular Matrix (A - c×I) =
|A - c×I| =
Trace of A =
Eigen Value (c2) =
Eigen Value (c1) =
c1 in Eigen Vector x1 value =
c2 in Eigen Vector x1 value =
c1 in Eigen Vector x2 value =
c2 in Eigen Vector x2 value =

Ejhenvector kwadratowej matrycy A jest niezerowy wektor V, gdy V = λ V, λ nazywany jest wartością wartości własnej odpowiadającej v.

Wszystkie własne wartości własne i EIGENVECTORS spełniają równanie AX = λx dla danej matrycy kwadratowej A.

Online Eigenvectors i Kalkulator EIGENVALUES mogą uzyskać | A |, pojedyncza matryca (A - C × I), ślad A, wartość Eigen Matrix A

Na przykład

Dla matrycy.

wektor

jest EIGENVECTOR z EIGENVALUE 2.

Z drugiej strony wektor

jest nie EIGENVECOR, ponieważ

.

.

A ten wektor nie jest wielokrotnością oryginalnego wektora v.

Eigenvektory i obliczanie EIGENVALUES