Wat is een eigenvector? + Voorbeeld

Wat is een eigenvector? + Voorbeeld
Anonim

Antwoord:

Als vector # V # en lineaire transformatie van een vectorruimte #EEN# zijn zo #A (v) = k * v # (waar constant # K # wordt genoemd eigenwaarde), # V # wordt een eigenvector van lineaire transformatie #EEN#.

Uitleg:

Stel je een lineaire transformatie voor #EEN# van het uitrekken van alle vectoren met een factor #2# in de driedimensionale ruimte. Elke vector # V # zou worden omgezet in # 2v #. Daarom zijn voor deze transformatie alle vectoren eigenvectoren met eigenwaarde van #2#.

Overweeg een rotatie van een driedimensionale ruimte rond de Z-as onder een hoek van # 90 ^ o #. Het is duidelijk dat alle vectoren behalve die langs de Z-as de richting zullen veranderen en daarom ook niet kunnen zijn eigenvectoren. Maar die vectoren langs de Z-as (hun coördinaten zijn van de vorm # 0,0, z #) behouden hun richting en lengte, daarom zijn ze dat ook eigenvectoren met eigenwaarde van #1#.

Overweeg tot slot een rotatie van # 180 ^ o # in een driedimensionale ruimte rond de Z-as. Zoals eerder zal de lange Z-as van alle vectoren niet veranderen, dus dat zijn ze ook eigenvectoren met eigenwaarde van #1#.

Bovendien zijn alle vectoren in het XY-vlak (hun coördinaten zijn van de vorm # X, y, 0 #) verandert de richting naar het tegenovergestelde, terwijl de lengte behouden blijft. Daarom zijn ze dat ook eigenvectoren met eigenwaarden van #-1#.

Elke lineaire transformatie van een vectorruimte kan worden uitgedrukt als een vermenigvuldiging van een vector door een matrix. Het eerste voorbeeld van uitrekken wordt bijvoorbeeld beschreven als vermenigvuldiging met een matrix #EEN#

| 2 | 0 | 0 |

| 0 | 2 | 0 |

| 0 | 0 | 2 |

Zo'n matrix, vermenigvuldigd met elke vector # V = {x, y, z} # zal produceren # A * v = {2x, 2y, 2z} #

Dit is duidelijk gelijk aan # 2 * v #. Dus we hebben

# A * v = 2 * v #, welke bewijst dat elke vector # V # is een eigenvector Met een eigenwaarde #2#.

Het tweede voorbeeld (rotatie door # 90 ^ o # rond de Z-as) kan worden beschreven als vermenigvuldiging met een matrix #EEN#

| 0 | -1 | 0 |

| 1 | 0 | 0 |

| 0 | 0 | 1 |

Zo'n matrix, vermenigvuldigd met elke vector # V = {x, y, z} # zal produceren # A * v = {- y, x, z} #, welke dezelfde richting kan hebben als de originele vector # V = {x, y, z} # alleen als # X = y = 0 #, dat wil zeggen als de originele vector langs de Z-as is gericht.