Álgebra lineal Ejemplos

Hallar los vectores propios/el espacio propio A=[[0,7],[1/7,0]]
A=[07170]
Paso 1
Obtén los valores propios.
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Paso 1.1
Establece la fórmula para obtener la ecuación característica p(λ).
p(λ)=determinante(A-λI2)
Paso 1.2
La matriz de identidades o matriz unidad de tamaño 2 es la matriz cuadrada 2×2 con unos en la diagonal principal y ceros en los otros lugares.
[1001]
Paso 1.3
Sustituye los valores conocidos en p(λ)=determinante(A-λI2).
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Paso 1.3.1
Sustituye [07170] por A.
p(λ)=determinante([07170]-λI2)
Paso 1.3.2
Sustituye [1001] por I2.
p(λ)=determinante([07170]-λ[1001])
p(λ)=determinante([07170]-λ[1001])
Paso 1.4
Simplifica.
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Paso 1.4.1
Simplifica cada término.
Toca para ver más pasos...
Paso 1.4.1.1
Multiplica -λ por cada elemento de la matriz.
p(λ)=determinante([07170]+[-λ1-λ0-λ0-λ1])
Paso 1.4.1.2
Simplifica cada elemento de la matriz.
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Paso 1.4.1.2.1
Multiplica -1 por 1.
p(λ)=determinante([07170]+[-λ-λ0-λ0-λ1])
Paso 1.4.1.2.2
Multiplica -λ0.
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Paso 1.4.1.2.2.1
Multiplica 0 por -1.
p(λ)=determinante([07170]+[-λ0λ-λ0-λ1])
Paso 1.4.1.2.2.2
Multiplica 0 por λ.
p(λ)=determinante([07170]+[-λ0-λ0-λ1])
p(λ)=determinante([07170]+[-λ0-λ0-λ1])
Paso 1.4.1.2.3
Multiplica -λ0.
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Paso 1.4.1.2.3.1
Multiplica 0 por -1.
p(λ)=determinante([07170]+[-λ00λ-λ1])
Paso 1.4.1.2.3.2
Multiplica 0 por λ.
p(λ)=determinante([07170]+[-λ00-λ1])
p(λ)=determinante([07170]+[-λ00-λ1])
Paso 1.4.1.2.4
Multiplica -1 por 1.
p(λ)=determinante([07170]+[-λ00-λ])
p(λ)=determinante([07170]+[-λ00-λ])
p(λ)=determinante([07170]+[-λ00-λ])
Paso 1.4.2
Suma los elementos correspondientes.
p(λ)=determinante[0-λ7+017+00-λ]
Paso 1.4.3
Simplify each element.
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Paso 1.4.3.1
Resta λ de 0.
p(λ)=determinante[-λ7+017+00-λ]
Paso 1.4.3.2
Suma 7 y 0.
p(λ)=determinante[-λ717+00-λ]
Paso 1.4.3.3
Suma 17 y 0.
p(λ)=determinante[-λ7170-λ]
Paso 1.4.3.4
Resta λ de 0.
p(λ)=determinante[-λ717-λ]
p(λ)=determinante[-λ717-λ]
p(λ)=determinante[-λ717-λ]
Paso 1.5
Find the determinant.
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Paso 1.5.1
El determinante de una matriz 2×2 puede obtenerse usando la fórmula |abcd|=ad-cb.
p(λ)=-λ(-λ)-177
Paso 1.5.2
Simplifica cada término.
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Paso 1.5.2.1
Reescribe con la propiedad conmutativa de la multiplicación.
p(λ)=-1-1λλ-177
Paso 1.5.2.2
Multiplica λ por λ sumando los exponentes.
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Paso 1.5.2.2.1
Mueve λ.
p(λ)=-1-1(λλ)-177
Paso 1.5.2.2.2
Multiplica λ por λ.
p(λ)=-1-1λ2-177
p(λ)=-1-1λ2-177
Paso 1.5.2.3
Multiplica -1 por -1.
p(λ)=1λ2-177
Paso 1.5.2.4
Multiplica λ2 por 1.
p(λ)=λ2-177
Paso 1.5.2.5
Cancela el factor común de 7.
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Paso 1.5.2.5.1
Mueve el signo menos inicial en -17 al numerador.
p(λ)=λ2+-177
Paso 1.5.2.5.2
Cancela el factor común.
p(λ)=λ2+-177
Paso 1.5.2.5.3
Reescribe la expresión.
p(λ)=λ2-1
p(λ)=λ2-1
p(λ)=λ2-1
p(λ)=λ2-1
Paso 1.6
Establece el polinomio característico igual a 0 para obtener los valores propios λ.
λ2-1=0
Paso 1.7
Resuelve λ
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Paso 1.7.1
Suma 1 a ambos lados de la ecuación.
λ2=1
Paso 1.7.2
Take the specified root of both sides of the equation to eliminate the exponent on the left side.
λ=±1
Paso 1.7.3
Cualquier raíz de 1 es 1.
λ=±1
Paso 1.7.4
La solución completa es el resultado de las partes positiva y negativa de la solución.
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Paso 1.7.4.1
Primero, usa el valor positivo de ± para obtener la primera solución.
λ=1
Paso 1.7.4.2
Luego, usa el valor negativo de ± para obtener la segunda solución.
λ=-1
Paso 1.7.4.3
La solución completa es el resultado de las partes positiva y negativa de la solución.
λ=1,-1
λ=1,-1
λ=1,-1
λ=1,-1
Paso 2
The eigenvector is equal to the null space of the matrix minus the eigenvalue times the identity matrix where N is the null space and I is the identity matrix.
εA=N(A-λI2)
Paso 3
Find the eigenvector using the eigenvalue λ=1.
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Paso 3.1
Sustituye los valores conocidos en la fórmula.
N([07170]-[1001])
Paso 3.2
Simplifica.
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Paso 3.2.1
Resta los elementos correspondientes.
[0-17-017-00-1]
Paso 3.2.2
Simplify each element.
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Paso 3.2.2.1
Resta 1 de 0.
[-17-017-00-1]
Paso 3.2.2.2
Resta 0 de 7.
[-1717-00-1]
Paso 3.2.2.3
Resta 0 de 17.
[-17170-1]
Paso 3.2.2.4
Resta 1 de 0.
[-1717-1]
[-1717-1]
[-1717-1]
Paso 3.3
Find the null space when λ=1.
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Paso 3.3.1
Write as an augmented matrix for Ax=0.
[-17017-10]
Paso 3.3.2
Obtén la forma escalonada reducida por filas.
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Paso 3.3.2.1
Multiply each element of R1 by -1 to make the entry at 1,1 a 1.
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Paso 3.3.2.1.1
Multiply each element of R1 by -1 to make the entry at 1,1 a 1.
[--1-17-017-10]
Paso 3.3.2.1.2
Simplifica R1.
[1-7017-10]
[1-7017-10]
Paso 3.3.2.2
Perform the row operation R2=R2-17R1 to make the entry at 2,1 a 0.
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Paso 3.3.2.2.1
Perform the row operation R2=R2-17R1 to make the entry at 2,1 a 0.
[1-7017-171-1-17-70-170]
Paso 3.3.2.2.2
Simplifica R2.
[1-70000]
[1-70000]
[1-70000]
Paso 3.3.3
Use the result matrix to declare the final solution to the system of equations.
x-7y=0
0=0
Paso 3.3.4
Write a solution vector by solving in terms of the free variables in each row.
[xy]=[7yy]
Paso 3.3.5
Write the solution as a linear combination of vectors.
[xy]=y[71]
Paso 3.3.6
Write as a solution set.
{y[71]|yR}
Paso 3.3.7
The solution is the set of vectors created from the free variables of the system.
{[71]}
{[71]}
{[71]}
Paso 4
Find the eigenvector using the eigenvalue λ=-1.
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Paso 4.1
Sustituye los valores conocidos en la fórmula.
N([07170]+[1001])
Paso 4.2
Simplifica.
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Paso 4.2.1
Suma los elementos correspondientes.
[0+17+017+00+1]
Paso 4.2.2
Simplify each element.
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Paso 4.2.2.1
Suma 0 y 1.
[17+017+00+1]
Paso 4.2.2.2
Suma 7 y 0.
[1717+00+1]
Paso 4.2.2.3
Suma 17 y 0.
[17170+1]
Paso 4.2.2.4
Suma 0 y 1.
[17171]
[17171]
[17171]
Paso 4.3
Find the null space when λ=-1.
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Paso 4.3.1
Write as an augmented matrix for Ax=0.
[1701710]
Paso 4.3.2
Obtén la forma escalonada reducida por filas.
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Paso 4.3.2.1
Perform the row operation R2=R2-17R1 to make the entry at 2,1 a 0.
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Paso 4.3.2.1.1
Perform the row operation R2=R2-17R1 to make the entry at 2,1 a 0.
[17017-1711-1770-170]
Paso 4.3.2.1.2
Simplifica R2.
[170000]
[170000]
[170000]
Paso 4.3.3
Use the result matrix to declare the final solution to the system of equations.
x+7y=0
0=0
Paso 4.3.4
Write a solution vector by solving in terms of the free variables in each row.
[xy]=[-7yy]
Paso 4.3.5
Write the solution as a linear combination of vectors.
[xy]=y[-71]
Paso 4.3.6
Write as a solution set.
{y[-71]|yR}
Paso 4.3.7
The solution is the set of vectors created from the free variables of the system.
{[-71]}
{[-71]}
{[-71]}
Paso 5
The eigenspace of A is the list of the vector space for each eigenvalue.
{[71],[-71]}
 [x2  12  π  xdx ]