Eigenwerte Und Eigenvektoren Berechnen | Virtual-Maxim / Beistellpferd Gesucht Niedersachsen

July 16, 2024, 7:56 am

Sie wird unterschieden von der algebraischen Vielfachheit. Diese ist die Vielfachheit des Eigenwertes als Nullstelle des charakteristischen Polynoms. Beispiel: Eigenwerte und Eigenvektoren berechnen Nun wollen wir in einem Beispiel noch einmal komplett aufzeigen, wie man für eine gegebene Matrix die Eigenwerte und Eigenvektoren berechnen kann. Dazu betrachten wir die Matrix. Wir bestimmen zunächst das charakteristische Polynom, indem wir die Determinante der Matrix ermitteln: Die Nullstellen dieses Polynoms und somit die Eigenwerte der Matrix sind und. Wir wollen zunächst für den Eigenwert einen Eigenvektor berechnen. Dazu setzen wir den Eigenwert in die Gleichung ein und erhalten folgenden Ausdruck: Die Lösungsmenge dieses Gleichungssystems lautet Jeder Vektor aus dieser Menge ist ein Eigenvektor der Matrix zum Eigenwert. Da der Eigenwert eine einfache Nullstelle des charakteristischen Polynoms ist, ist seine algebraische Vielfachheit gleich 1. Ebenso ist seine geometrische Vielfachheit gleich 1, da sein Eigenraum eindimensional ist.

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In diesem Kapitel schauen wir uns einige Grundlagen zum Thema Eigenwerte und Eigenvektoren an. Voraussetzung Einordnung Wir multiplizieren eine Matrix $A$ mit einem Vektor $\vec{v}$ und erhalten den Vektor $\vec{w}$. $$ A \cdot \vec{v} = \vec{w} $$ Beispiel 1 $$ \begin{pmatrix} 3 & 0 \\ -9 & 6 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 \\ 3 \end{pmatrix} $$ Im Koordinatensystem sind die beiden Vektoren $\vec{v} = \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix}$ und $\vec{w} = \begin{pmatrix} 3 \\ 3 \end{pmatrix}$ eingezeichnet. Wir stellen fest, dass der Vektor $\vec{v}$ durch die Multiplikation mit der Matrix $A$ sowohl seine Richtung als auch seine Länge verändert hat. So weit, so gut. Schauen wir uns jetzt einen Spezialfall an: Wir multiplizieren wieder eine Matrix $A$ mit einem Vektor $\vec{x}$. Dieses Mal erhalten wir jedoch nicht irgendeinen Vektor $\vec{w}$, sondern den ursprünglichen Vektor $\vec{x}$ multipliziert mit einer Zahl $\lambda$ – also ein Vielfaches von $\vec{x}$.

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Es gibt also unendlich viele Lösungen. Eine spezielle Lösung erhalten wir, wenn wir für eine der Variablen einen beliebigen Wert einsetzen. Wir setzen $x = 1$ in die 1. Gleichung ein und erhalten: $$ 2 \cdot 1 - y = 0 $$ Wir lösen die 1. Gleichung nach $y$ auf und erhalten $y = 2$. Wir setzen $y = 2$ in die 2. Gleichung ein und erhalten $z = 1$.

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B. mit der p-q-Formel lösen lässt: Die p-q-Formel lautet allgemein: $$x_{1/2} = \frac{-p}{2} \pm \sqrt {\left (\frac {p}{2}\right)^2 - q}$$ In der obigen Gleichung ist p = -4 und q = +3. Das gibt dann 2 Lösungen λ 1 und λ 2: $$λ_1 = \frac{-(-4)}{2} + \sqrt {\left (\frac {-4}{2}\right)^2 - 3} = 2 + \sqrt {4-3} = 2 + 1 = 3$$ $$λ_2 = \frac{-(-4)}{2} - \sqrt {\left (\frac {-4}{2}\right)^2 - 3} = 2 - \sqrt {4-3} = 2 - 1 = 1$$ Die Eigenwerte der Matrix A sind 3 und 1. Eigenvektoren berechnen Hat man die Eigenwerte berechnet, kann man für diese die Eigenvektoren berechnen. Dazu wird folgende Gleichung gleich 0 gesetzt: (A - λ × E) × x = 0 Dabei ist A die Matrix, λ ist ein Eigenwert und x ist der gesuchte Eigenvektor. Dazu rechnet man erst mal (A - λ × E) aus; Für den Eigenwert 3: $$\begin{pmatrix}1 & 1 \\ 0 & 3 \end{pmatrix} - 3 \cdot \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$$ $$\begin{pmatrix}1 & 1 \\ 0 & 3 \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} 3 & 0 \\ 0 & 3 \end{pmatrix}$$ $$\begin{pmatrix}-2 & 1 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}$$ Mit welchem Vektor muss man dies multiplizieren, um den Nullvektor als Ergebnis zu bekommen?

8 12 – 4 – 40 – 60 20 – 100 – 150 50 x ⇀ = 0 2 3 – 1 – 2 – 3 1 – 2 – 3 1 x ⇀ = 0 Alle drei Zeilen sind linear abhängig, wir müssen also zwei Komponenten des Lösungsvektors frei wählen. Wir wählen beispielsweise x 1 =-1, x 2 =1, somit muss x 3 =1 sein. x ⇀ 1 = – 1 1 1 Es muss noch ein Eigenvektor für den zweiten doppelten Eigenwert berechnet werden. Es kann logischerweise nicht nach dem gleichen Schema berechnet werden, da sonst die beiden Eigenvektoren gleich sein würden, was aber nicht erlaubt ist. Wir brauchen einen Eigenvektor höherer Ordnung. Diesen kann man raten. Das ist manchmal ziemlich einfach, man muss nur schauen, dass die Eigenvektoren linear unabhängig sind. Zum Beispiel wäre der Vektor (1, 0, 1) eine Lösung. Ich möchte im folgenden trotzdem zeigen, wie man das Problem mathematisch angeht. Dazu verwenden man die allgemeine Form der Eigenwertgleichung. A – λ E k x ⇀ = 0 Bis jetzt hatten wir die Eigenvektoren erster Ordnung (k=1) berechnet, jetzt muss der Eigenvektor zweiter Ordnung (k=2) berechnet werden.
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