p(λ) = det(λI − A)Характеристический многочлен
Решите det(λI−A)=0; проверьте коэффициенты по следу и определителю.
Получите объяснения ИИ для характеристического многочлена, собственных векторов, кратных и комплексных корней. Проверьте Av=λv.
eigenvalue calculator
Характеристический многочлен
Собственные векторы и подпространства
Кратные собственные значения
Получите объяснения ИИ для характеристического многочлена, собственных векторов, кратных и комплексных корней. Проверьте Av=λv. Сохраняйте дроби и не округляйте рано. ИИ может ошибаться; важные вычисления проверяйте независимо.
eigenvalue calculator
Получите объяснения ИИ для характеристического многочлена, собственных векторов, кратных и комплексных корней. Проверьте Av=λv.
p(λ) = det(λI − A)Решите det(λI−A)=0; проверьте коэффициенты по следу и определителю.
(A − λI)v = 0Решите (A−λI)v=0 и выберите ненулевые векторы.
1 ≤ dim Eλ ≤ mλАлгебраическая кратность может превышать размерность собственного подпространства.
A = PDP⁻¹Вещественная матрица может иметь комплексные корни; для диагонализации нужен базис собственных векторов.
Метод
Сохраняйте дроби и не округляйте рано. ИИ может ошибаться; важные вычисления проверяйте независимо.
A ∈ ℝⁿˣⁿКаждая внутренняя пара скобок задаёт строку. Сохраняйте знаки и дроби; для Ax=b укажите b.
det(A − λI) = 0Назовите метод и поле вещественных или комплексных чисел.
v ∈ ker(A − λI), v ≠ 0Сверьте каждое преобразование строки и свободные переменные с исходной матрицей.
Av − λv = 0Подставьте в исходное уравнение или проверьте произведение и каждую собственную пару.
Сохраняйте дроби и не округляйте рано. ИИ может ошибаться; важные вычисления проверяйте независимо.
Справочник
Сохраняйте дроби и не округляйте рано. ИИ может ошибаться; важные вычисления проверяйте независимо.
Собственная пара
Av = λv, v ≠ 0Решите (A−λI)v=0 и выберите ненулевые векторы.
Многочлен 2×2
p(λ) = λ² − tr(A)λ + det(A)Решите det(λI−A)=0; проверьте коэффициенты по следу и определителю.
Сумма и произведение
Σλᵢ = tr(A); ∏λᵢ = det(A)λ₁, …, λₙ; Алгебраическая кратность может превышать размерность собственного подпространства.
Диагонализация
AP = PDВещественная матрица может иметь комплексные корни; для диагонализации нужен базис собственных векторов.
Пример
Сохраняйте дроби и не округляйте рано. ИИ может ошибаться; важные вычисления проверяйте независимо.
Пример 1
Av = λv; A = [[3,1],[0,2]]Два различных собственных значения с проверкой каждой пары.
Результат: λ = 3: E₃ = span{[1,0]}; λ = 2: E₂ = span{[−1,1]}
Проверка: A[1,0] = 3[1,0]; A[−1,1] = 2[−1,1]
Пример 2
Av = λv; A = [[2,1],[0,2]]Двойной корень с одним независимым собственным вектором: диагонализация невозможна.
Результат: λ = 2; dim E₂ = 1; A ≠ PDP⁻¹
Проверка: A[1,0] = 2[1,0]; 2+2 = 4; 2·2 = 4
Пример 3
Av = λv; A = [[0,−1],[1,0]]У поворота два комплексных корня и нет вещественных.
Результат: ℂ: λ = ±i; Eᵢ = span{[1,−i]}, E₋ᵢ = span{[1,i]}
Проверка: A[1,−i] = [i,1] = i[1,−i]; i+(−i) = 0; i(−i) = 1
Сохраняйте дроби и не округляйте рано. ИИ может ошибаться; важные вычисления проверяйте независимо.
Определители и собственные значения требуют квадратной матрицы; проверьте размеры произведения.
Учитывайте перестановки, масштабирование строк и знаки кофакторов.
Подставьте результат обратно; нулевой вектор не является собственным.
Наслаждайтесь сканированием и решением в 5 раз быстрее

Наслаждайтесь сканированием и решением в 5 раз быстрее
