Найти матрицу онлайн калькулятор: Онлайн калькулятор. Определитель матрицы. Детерминант матрицы

ширина, мм

Разрешение (max)

3072×20482688х15122592х19442560х19202560х14402304х12962048х15361920х10801600х12001280х10241280х9601280х7201024х768960х528800х600720х576720х480704х576640х480640х360640х352480x256400x288352х288352х240320х288320х240320×184320х176192×144176х144176х120160х120160х112

Модель камеры B1210RB4230B1210DMBD4640DRBD46CSV2017M

Посмотреть товар

Разрешение (max)

Опциональное исполнение

Посмотреть товар

Выбор объектива

По модели

По параметрам

Тип объектива варифокальныйфиксированный

Фокусное расстояние, мм

2.0

120.

Модель объектива

Фокусное расстояние, мм

Посмотреть товар

Параметры наблюдателя

Расстояние до объекта, м

Результат вычислений

Область видимости

высота, м: 40

ширина, м: 2

Угол обзора

по вертикали: 60

по горизонтали: 60

Теоретически рассчитанные углы обзора могут отличаться от реальных непосредственно на объекте

Совместимые объективы

онлайн -калькулятор: калькулятор собственного значения

  Исследование  Математика  Алгебра

Этот онлайн -калькулятор вычисляет собственные значения квадратной матрицы до четвертой степени путем решения характерного уравнения.

Этот онлайн-калькулятор вычисляет собственные значения квадратной матрицы, решая характеристическое уравнение. Характеристическое уравнение – это уравнение, полученное приравниванием характеристического многочлена к нулю. Таким образом, этот калькулятор сначала получает характеристическое уравнение с помощью калькулятора характеристического полинома, а затем решает его аналитически для получения собственных значений (действительных или комплексных). Это происходит только для матриц 2×2, 3×3 и 4×4 с использованием калькуляторов решения квадратного уравнения, кубического уравнения и решения уравнения четвертой степени. Таким образом, он может найти собственные значения квадратной матрицы до четвертой степени.

Очень маловероятно, что у вас будет квадратная матрица более высокой степени в математических задачах, потому что, согласно теореме Абеля–Руффини, общее полиномиальное уравнение пятой или более высокой степени не имеет решения в радикалах, а значит, может решать только численными методами. (Обратите внимание, что степень характеристического полинома — это степень его квадратной матрицы). Больше теории можно найти под калькулятором.

Калькулятор собственных значений

3 1 5 3 3 1 4 6 4

Квадратная матрица

Точность вычислений

Знаки после запятой: 2

Характеристическое уравнение

Файл очень большой. Во время загрузки и создания может происходить замедление работы браузера.

Собственные значения легче объяснить с помощью собственных векторов. Предположим, у нас есть квадратная матрица A . Эта матрица определяет линейное преобразование, то есть, если мы умножаем любой вектор на A, мы получаем новый вектор, который меняет направление:

.

Однако есть некоторые векторы, для которых это преобразование дает вектор, параллельный исходному вектору. Другими словами:

,

где — некоторое скалярное число.

Эти векторы являются собственными векторами матрицы A, а эти числа являются собственными значениями матрицы A. .

Поскольку v не равно нулю, матрица вырожденная, а значит, ее определитель равен нулю.

— характеристическое уравнение А, а его левая часть называется характеристическим полиномом А.

Корни этого уравнения являются собственными значениями A, также называемыми

Характеристическое уравнение A является полиномиальным уравнением, и для получения полиномиальных коэффициентов необходимо разложить определитель матрицы

Для случая 2×2 у нас есть простая формула:

,

где trA это след A (сумма его диагональных элементов) и detA является определителем числа A. То есть

,

. Для других случаев можно использовать алгоритм Фаддеева-Леверье, как это делается в калькуляторе характеристических полиномов.

Получив характеристическое уравнение в полиномиальной форме, вы можете решить его для собственных значений. И здесь вы можете найти отличное введение о том, почему мы вообще должны заботиться о поиске собственных значений и собственных векторов, и почему они являются очень важными понятиями в линейной алгебре.

URL-адрес скопирован в буфер обмена

Аналогичные калькуляторы

• • Характеристический полином
• • Решение неоднородной системы линейных уравнений с помощью обратной матрицы
• • Модульная обратная матрица
• • Калькулятор обратной матрицы
• • Транспонирование матрицы 90 100
• • Раздел алгебры ( 110 калькуляторов )

  #алгебра #собственное значение Алгебра характеристическое уравнение собственное значение Математическая матрица

  PLANETCALC, Калькулятор собственных значений

 Тимур  2020-12-14 10:55:12

Собственные пространства матричного калькулятора

Поиск инструмента

Собственные пространства матрицы

Инструмент для вычисления собственных пространств, связанных с собственными значениями матрицы любого размера (также называемых векторными пространствами Vect).

Результаты

Собственные пространства матрицы — dCode

Теги: Матрица

Поделиться

dCode и многое другое

dCode бесплатен, а его инструменты являются ценным подспорьем в играх, математике, геокэшинге, головоломках и задачах, которые нужно решать каждый день!

Калькулятор собственных пространств

Загрузка…
(если это сообщение не исчезнет, ​​попробуйте обновить эту страницу)

См. также: Собственные векторы матрицы — Собственные значения матрицы — Характеристический многочлен матрицы

Калькулятор собственных значений

⮞ Перейти к: Собственные значения матрицы

Калькулятор собственных векторов

⮞ Перейти к: Собственные векторы матрицы

Ответы на вопросы (FAQ)

Для матрицы $M$, имеющей собственные значения $\lambda_i$, собственное пространство $E$, связанное с собственным значением $\lambda_i$, есть множество (базис) собственных векторов $\vec{v_i}$ которые имеют то же самое собственное значение и нулевой вектор. То есть ядро ​​(или нулевое пространство) $ M — I \lambda_i $.

Как вычислить собственные пространства, связанные с собственным значением?

Для собственного значения $\lambda_i$ вычислить матрицу $M — I \lambda_i $ (где I — единичная матрица) (также работает путем вычисления $I \lambda_i — M$) и вычислить, для какого набора векторов $\vec {v} $, произведение моей матрицы на вектор равно нулевому вектору $ \vec{0} $

Пример: Матрица 2×2 $ M = \begin{bmatrix} -1 & 2 \\ 2 & -1 \end{bmatrix} $ имеет собственные значения $ \lambda_1 = -3 $ и $ \lambda_2 = 1 $, вычисление правильного множества, связанного с $ \lambda_1 $, равно $ \begin{bmatrix} -1 + 3 & 2 \\ 2 & -1 + 3 \end{bmatrix} . \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} $, что имеет для решения $ v_1 = -v_2 $. 9Таким образом, собственное пространство 0176 $ E_{\lambda_1} $ представляет собой набор векторов $ \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \end{bmatrix} $ вида $ a \begin{bmatrix} -1 \\ 1 \end{ bmatrix} , a \in \mathbb{R} $. Векторное пространство записывается $ \text{Vect} \left\{ \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \end{pmatrix} \right\} $

Исходный код

Исходный код Матрицы. За исключением явной лицензии с открытым исходным кодом (указано Creative Commons/бесплатно), алгоритма «Собственные пространства матрицы», апплета или фрагмента (преобразователь, решатель, шифрование/дешифрование, кодирование/декодирование, шифрование/дешифрование, транслятор) или «Собственные пространства Матрицы» (вычисление, преобразование, решение, расшифровка/шифрование, расшифровка/шифрование, декодирование/кодирование, перевод), написанные на любом информационном языке (Python, Java, PHP, C#, Javascript, Matlab и т. д.) и все данные загрузка, сценарий или доступ к API для «Собственных пространств матрицы» не являются общедоступными, то же самое для автономного использования на ПК, мобильных устройствах, планшетах, iPhone или в приложениях для Android!

Cite dCode

Копирование и вставка страницы «Собственные пространства матрицы» или любых ее результатов разрешено, если вы цитируете dCode!
Бесплатный экспорт результатов в виде файла .