Lineaire-algebracalculator

Lineaire-algebracalculator

Voer matrices in voor AI-uitleg over matrixbewerkingen, rijreductie, Ax=b, rang en nulruimte. Controleer de uitkomsten.

Typ of upload een opgaveUitgewerkte uitlegGeen registratie nodig
Voer een opgave in

linear algebra calculator

Ax = b

Matrixbewerkingen

Stelsels en rijreductie

Rang en nulruimte

linear algebra calculator

Lineaire-algebracalculator

Voer matrices in voor AI-uitleg over matrixbewerkingen, rijreductie, Ax=b, rang en nulruimte. Controleer de uitkomsten. Behoud breuken en rond niet te vroeg af. AI kan fouten maken; controleer belangrijke berekeningen onafhankelijk.

TekstinvoerAfbeelding uploaden

linear algebra calculator

Kies de bewerking

Voer matrices in voor AI-uitleg over matrixbewerkingen, rijreductie, Ax=b, rang en nulruimte. Controleer de uitkomsten.

01A·B / A⁻¹

Matrixbewerkingen

Bij AB moeten de binnendimensies passen; een inverse vereist een niet-singuliere vierkante matrix.

02[A | b] → RREF

Stelsels en rijreductie

Reduceer [A|b] en onderscheid een unieke oplossing, tegenstrijdigheid en vrije variabelen.

03rank(A) + nullity(A) = n

Rang en nulruimte

Tel pivots en vorm een nulruimtebasis met vrije variabelen.

04u·v / Av = λv

Vectoren en eigenwaardevragen

Vraag om inproducten, projecties, determinanten of eigenvectoren.

Methode

Invoer en controle

Behoud breuken en rond niet te vroeg af. AI kan fouten maken; controleer belangrijke berekeningen onafhankelijk.

  1. 1

    Voer de volledige matrix in

    A, b

    Elke binnenste haak omvat één rij. Behoud tekens en breuken; geef ook b bij Ax=b.

  2. 2

    Noem de bewerking

    Ax = b

    Geef de gewenste methode en kies reële of complexe getallen.

  3. 3

    Volg de stappen

    R₂ ← R₂ − ½R₁

    Controleer elke rijbewerking en vrije variabele met de oorspronkelijke matrix.

  4. 4

    Controleer de uitkomst

    Ax − b = 0

    Vul terug in de oorspronkelijke vergelijking of controleer het product en ieder eigenpaar.

Behoud breuken en rond niet te vroeg af. AI kan fouten maken; controleer belangrijke berekeningen onafhankelijk.

Formuleoverzicht

Formules en voorwaarden

Behoud breuken en rond niet te vroeg af. AI kan fouten maken; controleer belangrijke berekeningen onafhankelijk.

Matrixproduct

(m×n)(n×p) → m×p

Bij AB moeten de binnendimensies passen; een inverse vereist een niet-singuliere vierkante matrix.

Inverse

AA⁻¹ = A⁻¹A = I

Bij AB moeten de binnendimensies passen; een inverse vereist een niet-singuliere vierkante matrix.

Lineair stelsel

Ax = b

Reduceer [A|b] en onderscheid een unieke oplossing, tegenstrijdigheid en vrije variabelen.

Rang en nulruimtedimensie

rank(A) + nullity(A) = n

Tel pivots en vorm een nulruimtebasis met vrije variabelen.

Voorbeeld

Uitgewerkte voorbeelden

Behoud breuken en rond niet te vroeg af. AI kan fouten maken; controleer belangrijke berekeningen onafhankelijk.

Voorbeeld 1

Ax = b; A = [[2,1],[1,3]], b = [5,5]

Eliminatie en invullen in het oorspronkelijke stelsel.

  1. 2x + y = 5; x + 3y = 5
  2. R₂ ← R₂ − ½R₁: [0, 5/2 | 5/2]
  3. y = 1; x = (5−1)/2 = 2

Resultaat: x = [2,1]

Controle: A[2,1] = [5,5] = b

Voorbeeld 2

A⁻¹; A = [[2,1],[1,3]]

Inverse van dezelfde matrix, gecontroleerd met de identiteit.

  1. det(A) = 6−1 = 5 ≠ 0
  2. A⁻¹ = (1/5)[[3,−1],[−1,2]]

Resultaat: A⁻¹ = [[3/5,−1/5],[−1/5,2/5]]

Controle: AA⁻¹ = (1/5)[[5,0],[0,5]] = I

Voorbeeld 3

rank(A), ker(A); A = [[1,2,3],[2,4,6]]

Een afhankelijke rij laat twee vrije variabelen over.

  1. R₂ ← R₂ − 2R₁: [[1,2,3],[0,0,0]]
  2. x₁ + 2x₂ + 3x₃ = 0
  3. x = s[−2,1,0] + t[−3,0,1]

Resultaat: rank(A) = 1; ker(A) = span{[−2,1,0], [−3,0,1]}

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

Veelgemaakte fouten om op te letten

Behoud breuken en rond niet te vroeg af. AI kan fouten maken; controleer belangrijke berekeningen onafhankelijk.

Onjuiste dimensies

Determinanten en eigenwaarden vereisen vierkante matrices; controleer ook de productdimensies.

Tekens of factoren vergeten

Houd rijwissels, schaling en cofactortekens bij.

Controle overslaan

Vul de uitkomst terug in; de nulvector is geen eigenvector.