Eigenwertrechner

Eigenwertrechner

Erhalte KI-Erklärungen zu charakteristischen Polynomen, Eigenvektoren, mehrfachen und komplexen Eigenwerten. Prüfe Av=λv.

Aufgabe eingeben oder hochladenNachvollziehbare ErklärungenKeine Anmeldung erforderlich
Aufgabe eingeben

eigenvalue calculator

Av = λv

Charakteristisches Polynom

Eigenvektoren und Eigenräume

Mehrfache Eigenwerte

eigenvalue calculator

Eigenwertrechner

Erhalte KI-Erklärungen zu charakteristischen Polynomen, Eigenvektoren, mehrfachen und komplexen Eigenwerten. Prüfe Av=λv. Brüche beibehalten und nicht zu früh runden. KI kann Fehler machen; wichtige Rechnungen unabhängig prüfen.

TexteingabeBild hochladen

eigenvalue calculator

Operation auswählen

Erhalte KI-Erklärungen zu charakteristischen Polynomen, Eigenvektoren, mehrfachen und komplexen Eigenwerten. Prüfe Av=λv.

01p(λ) = det(λI − A)

Charakteristisches Polynom

det(λI−A)=0 lösen; Koeffizienten mit Spur und Determinante überprüfen.

02(A − λI)v = 0

Eigenvektoren und Eigenräume

(A−λI)v=0 lösen und von null verschiedene Vektoren wählen.

031 ≤ dim Eλ ≤ mλ

Mehrfache Eigenwerte

Algebraische Vielfachheit kann größer sein als die Dimension des Eigenraums.

04A = PDP⁻¹

Komplexe Wurzeln und Diagonalisierung

Reelle Matrizen können komplexe Eigenwerte haben; zum Diagonalisieren ist eine Eigenvektorbasis erforderlich.

Methode

Eingabe und Überprüfung

Brüche beibehalten und nicht zu früh runden. KI kann Fehler machen; wichtige Rechnungen unabhängig prüfen.

  1. 1

    Vollständige Matrix eingeben

    A ∈ ℝⁿˣⁿ

    Jede innere Klammer ist eine Zeile. Vorzeichen, Brüche und die rechte Seite b erhalten.

  2. 2

    Operation angeben

    det(A − λI) = 0

    Gewünschte Methode und den reellen oder komplexen Zahlenbereich nennen.

  3. 3

    Schritte nachvollziehen

    v ∈ ker(A − λI), v ≠ 0

    Jede Zeilenoperation und jede freie Variable mit der Originalmatrix vergleichen.

  4. 4

    Ergebnis prüfen

    Av − λv = 0

    In die Ausgangsgleichung einsetzen oder das Produkt und jedes Eigenpaar überprüfen.

Brüche beibehalten und nicht zu früh runden. KI kann Fehler machen; wichtige Rechnungen unabhängig prüfen.

Formelübersicht

Formeln und Voraussetzungen

Brüche beibehalten und nicht zu früh runden. KI kann Fehler machen; wichtige Rechnungen unabhängig prüfen.

Eigenpaar

Av = λv, v ≠ 0

(A−λI)v=0 lösen und von null verschiedene Vektoren wählen.

2×2-Polynom

p(λ) = λ² − tr(A)λ + det(A)

det(λI−A)=0 lösen; Koeffizienten mit Spur und Determinante überprüfen.

Summe und Produkt

Σλᵢ = tr(A); ∏λᵢ = det(A)

λ₁, …, λₙ; Algebraische Vielfachheit kann größer sein als die Dimension des Eigenraums.

Diagonalisierung

AP = PD

Reelle Matrizen können komplexe Eigenwerte haben; zum Diagonalisieren ist eine Eigenvektorbasis erforderlich.

Beispiel

Durchgerechnete Beispiele

Brüche beibehalten und nicht zu früh runden. KI kann Fehler machen; wichtige Rechnungen unabhängig prüfen.

Beispiel 1

Av = λv; A = [[3,1],[0,2]]

Zwei verschiedene Eigenwerte mit Prüfung jedes Eigenpaars.

  1. p(λ) = (λ−3)(λ−2)
  2. λ = 3: (A−3I)v = 0 ⇒ v = t[1,0], t ≠ 0
  3. λ = 2: (A−2I)v = 0 ⇒ v = t[−1,1], t ≠ 0

Ergebnis: λ = 3: E₃ = span{[1,0]}; λ = 2: E₂ = span{[−1,1]}

Prüfung: A[1,0] = 3[1,0]; A[−1,1] = 2[−1,1]

Beispiel 2

Av = λv; A = [[2,1],[0,2]]

Doppelte Wurzel mit nur einem unabhängigen Eigenvektor: nicht diagonalisierbar.

  1. p(λ) = (λ−2)²
  2. A−2I = [[0,1],[0,0]] ⇒ v = t[1,0], t ≠ 0
  3. dim ker(A−2I) = 1 < 2

Ergebnis: λ = 2; dim E₂ = 1; A ≠ PDP⁻¹

Prüfung: A[1,0] = 2[1,0]; 2+2 = 4; 2·2 = 4

Beispiel 3

Av = λv; A = [[0,−1],[1,0]]

Die Drehung hat zwei komplexe und keine reellen Eigenwerte.

  1. p(λ) = λ² + 1
  2. λ = i: v = [1,−i]; λ = −i: v = [1,i]
  3. ℝ: ∄ λ; ℂ: λ = ±i

Ergebnis: ℂ: λ = ±i; Eᵢ = span{[1,−i]}, E₋ᵢ = span{[1,i]}

Prüfung: A[1,−i] = [i,1] = i[1,−i]; i+(−i) = 0; i(−i) = 1

Häufige Fehler, auf die du achten solltest

Brüche beibehalten und nicht zu früh runden. KI kann Fehler machen; wichtige Rechnungen unabhängig prüfen.

Unpassende Dimensionen

Determinanten und Eigenwerte erfordern quadratische Matrizen; auch Produktdimensionen prüfen.

Vorzeichen oder Faktoren verlieren

Zeilentausch, Skalierung und Kofaktorvorzeichen genau verfolgen.

Überprüfung überspringen

Ergebnis einsetzen; der Nullvektor ist kein Eigenvektor.