Собственные векторы и собственные числа матриц Выполнила: Югина Ю.А. Студент группы 2У31 Руководитель: Тарбокова Т.В. Доцент, кандидат педагогических наук.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Advertisements

§ 11. ЛИНЕЙНЫЕ ОПЕРАТОРЫ 1. Определение линейного оператора Пусть L и V – линейные пространства над F (где F – множество рациональных, действительных или.
Тема 5. «Собственные векторы и собственные значения матрицы» Основные понятия: 1.ОпределенияОпределения 2.Нахождение собственных значений матрицызначений.
Преподаватель: Филипенко Николай Максимович доцент кафедры Высшей математики и математической физики ТПУ.
1 Дисциплина ЛААГ Консультация (линейная алгебра и векторная алгебра) Кафедра высшей математики ТПУ Лектор: доцент Тарбокова Татьяна Васильевна.
Лектор: Янущик Ольга Владимировна Апатенок Р.Ф., Маркина А.М., Попова Н.В., Хейнман В.Б. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии Беклемишев.
1. МАТРИЦЫ И СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ 1.1. Матрицы. Действия с матрицами Определение 1.1. Таблица вида: (1.1) в которой все – заданные числа, называется.
§ 3. Ранг матрицы ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Минор M k матрицы A называется ее базисным минором, если он отличен от нуля, а все миноры матрицы A более высокого порядка.
Численные методы линейной алгебры. Методы решений нелинейных уравнений и систем. Лекция 3:
ЭЛЕМЕНТЫ ВЕКТОРНОЙ АЛГЕБРЫ Лекция 3. План лекции: Понятие вектора. Действия над векторами. Линейно зависимые и линейно независимые векторы. Размерность.
Презентация по математике На тему: Правила Крамера.
§2 РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ 2.1 Системы линейных уравнений Линейной системой m уравнений с n неизвестными х 1, х 2,…х n называется.
Тема 1 «Элементы линейной и векторной алгебры» Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Г.В. Аверкова Курс «Высшая математика» Понятия.
Обратная Матрица. Определение. Матрица называется о б р а т н о й к квадратной матрице, если Обратная матрица обозначается символом Примечание. Операция.
«Определитель матрицы» Учебное пособие по дисциплине «Элементы высшей математики» Преподаватель: Французова Г.Н.
Метод Гаусса решения систем линейных уравнений. Рассмотрим систему m линейных уравнений с n неизвестными:
Линейная алгебра Матрицы. Основные понятия. Действия над матрицами Метод обратной матрицы решения систем линейных уравнений.
Линейная алгебра и аналитическая геометрия Лектор Ефремова О.Н г. Тема: Простейшие задачи векторной алгебры. Скалярное произведение векторов.
Высшая математика Кафедра математики и моделирования Преподаватель Никулина Л. С. Четвертый семестр.
Лектор Белов В.М г. Тема: Системы линейных уравнений. Системы однородных уравнений.
Транксрипт:

Собственные векторы и собственные числа матриц Выполнила: Югина Ю.А. Студент группы 2У31 Руководитель: Тарбокова Т.В. Доцент, кандидат педагогических наук

Определение Собственный вектор понятие в линейной алгебре, определяемое для квадратной матрицы или произвольного линейного преобразования как вектор, умножение матрицы на который или применение к которому преобразования даёт коллинеарный вектор тот же вектор, умноженный на некоторое скалярное значение, называемое собственным числом (значением) матрицы или линейного преобразования.

Метод нахождения собственных векторов и собственных значений матриц Определение: Всякий ненулевой столбец X называется собственным вектором матрицы A, если найдется такое число λ, что выполняется неравенство Это число λ и является собственным значением матрицы A, соответствующим собственному вектору X.

Метод нахождения собственных векторов и собственных значений матриц Пример: Подберем для матрицы A матрицу-столбец такую, что будет выполняться равенство

Метод нахождения собственных векторов и собственных значений матриц Дано: или ;

Характеристическое уравнение и его корни. Координаты собственного вектора. Получаем систему уравнений: Найдем определитель: Характеристическое уравнение:

Задача Найти собственные значения и собственные векторы матрицы: Составляем характеристическое уравнение: Корни уравнения:,,,

Задача Записываем систему для нахождения собственных векторов 1) Подставляем Решение системы может быть записано через свободное неизвестное Взяв, получим первый собственный вектор

Задача 2) Подставляем Решение системы может быть записано через одно свободное неизвестное Взяв, получим второй собственный вектор 3) Подставляем Решение системы может быть записано через одно свободное неизвестное При получим третий свободный вектор

Свойства собственных векторов 1. Собственные векторы, соответствующие различным собственным значениям, линейно независимы. 2. Ненулевая линейная комбинация собственных векторов, соответствующих одному собственному значению, является собственным вектором, соответствующим тому же собственному значению. 3. Пусть присоединенная матрица для характеристической матрицы. Если λ 0 собственное значение матрицы A, то любой ненулевой столбец матрицы является собственным вектором, соответствующим собственному значению λ 0.

Теорема о собственных значениях матрицы Все корни характеристического многочлена (характеристического уравнения) и только они являются собственными значениями матрицы.

Приведение к каноническому виду уравнений кривых второго порядка Преобразование квадратичной части уравнения: Выпишем матрицу квадратичной формы

Приведение к каноническому виду уравнений кривых второго порядка Подставим в систему значения λ 1 и λ 2 и найдем координаты и Если по собственным векторам направить соответственно оси OX` и OY` новой системы координат, квадратичная часть уравнения не будет содержать члена с произведением xy и примет вид:

Заключение. Применение собственных векторов и собственных значений матриц Линейная алгебра Аналитическая геометрия Решения систем интегральных уравнений Математическая физика (основной класс уравнений второго порядка)

Список используемой литературы и Интернет-ресурсов: 1. Канатников А.Н., Крищенко А.П. Линейная алгебра – Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, Терехина Л.И., Фикс И.И. Высшая математика. Часть 1. Учебное пособие – Томск, Жордановы матрицы [ 4. Володичева М.И., Григорьев-Голубев В.В., Леора С.Н. Собственные векторы, Жордановы формы. Функции матриц – СПб

Спасибо за внимание!!!