Расчет собственных векторов и собственных действий

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 =

Собственный вектор квадратной матрицы A - ненулевой вектор V, когда A V = Λ V, λ называется собственным значением соответствия V.

Все собственные значения и собственные векторы удовлетворяют уравнению AX = λx для данной квадратной матрицы A.

Онлайн-эгенвекторы и калькулятор EigenValues ​​могут получить | a |, сингулярная матрица (A - C × I), след, исходное значение матрицы A

Например

Для матрицы

Вектор

это собственник с собственным значением 2.

С другой стороны вектор

<я> не собственник, поскольку

И этот вектор не является кратным исходным вектором V.

Расчет собственных векторов и собственных действий