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선형 대수 예제
[1101][1101]
단계 1
단계 1.1
특성방정식 p(λ)p(λ) 를 구하기 위하여 공식을 세웁니다.
p(λ)=행렬식(A-λI2)
단계 1.2
크기가 2인 단위행렬은 주대각선이 1이고 나머지는 0인 2×2 정방행렬입니다.
[1001]
단계 1.3
알고 있는 값을 p(λ)=행렬식(A-λI2) 에 대입합니다.
단계 1.3.1
A에 [1101]를 대입합니다.
p(λ)=행렬식([1101]-λI2)
단계 1.3.2
I2에 [1001]를 대입합니다.
p(λ)=행렬식([1101]-λ[1001])
p(λ)=행렬식([1101]-λ[1001])
단계 1.4
간단히 합니다.
단계 1.4.1
각 항을 간단히 합니다.
단계 1.4.1.1
행렬의 각 원소에 -λ을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ⋅1-λ⋅0-λ⋅0-λ⋅1])
단계 1.4.1.2
행렬의 각 원소를 간단히 합니다.
단계 1.4.1.2.1
-1에 1을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ-λ⋅0-λ⋅0-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.2
-λ⋅0 을 곱합니다.
단계 1.4.1.2.2.1
0에 -1을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ0λ-λ⋅0-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.2.2
0에 λ을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ0-λ⋅0-λ⋅1])
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ0-λ⋅0-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.3
-λ⋅0 을 곱합니다.
단계 1.4.1.2.3.1
0에 -1을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ00λ-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.3.2
0에 λ을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ00-λ⋅1])
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ00-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.4
-1에 1을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ00-λ])
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ00-λ])
p(λ)=행렬식([1101]+[-λ00-λ])
단계 1.4.2
해당하는 원소를 더합니다.
p(λ)=행렬식[1-λ1+00+01-λ]
단계 1.4.3
Simplify each element.
단계 1.4.3.1
1를 0에 더합니다.
p(λ)=행렬식[1-λ10+01-λ]
단계 1.4.3.2
0를 0에 더합니다.
p(λ)=행렬식[1-λ101-λ]
p(λ)=행렬식[1-λ101-λ]
p(λ)=행렬식[1-λ101-λ]
단계 1.5
Find the determinant.
단계 1.5.1
2×2 행렬의 행렬식은 |abcd|=ad-cb 공식을 이용해 계산합니다.
p(λ)=(1-λ)(1-λ)+0⋅1
단계 1.5.2
행렬식을 간단히 합니다.
단계 1.5.2.1
각 항을 간단히 합니다.
단계 1.5.2.1.1
FOIL 계산법을 이용하여 (1-λ)(1-λ) 를 전개합니다.
단계 1.5.2.1.1.1
분배 법칙을 적용합니다.
p(λ)=1(1-λ)-λ(1-λ)+0⋅1
단계 1.5.2.1.1.2
분배 법칙을 적용합니다.
p(λ)=1⋅1+1(-λ)-λ(1-λ)+0⋅1
단계 1.5.2.1.1.3
분배 법칙을 적용합니다.
p(λ)=1⋅1+1(-λ)-λ⋅1-λ(-λ)+0⋅1
p(λ)=1⋅1+1(-λ)-λ⋅1-λ(-λ)+0⋅1
단계 1.5.2.1.2
동류항끼리 묶고 식을 간단히 합니다.
단계 1.5.2.1.2.1
각 항을 간단히 합니다.
단계 1.5.2.1.2.1.1
1에 1을 곱합니다.
p(λ)=1+1(-λ)-λ⋅1-λ(-λ)+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.2
-λ에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ⋅1-λ(-λ)+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.3
-1에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ-λ(-λ)+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.4
곱셈의 교환법칙을 사용하여 다시 씁니다.
p(λ)=1-λ-λ-1⋅-1λ⋅λ+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.5
지수를 더하여 λ에 λ을 곱합니다.
단계 1.5.2.1.2.1.5.1
λ를 옮깁니다.
p(λ)=1-λ-λ-1⋅-1(λ⋅λ)+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.5.2
λ에 λ을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ-1⋅-1λ2+0⋅1
p(λ)=1-λ-λ-1⋅-1λ2+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.6
-1에 -1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ+1λ2+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.7
λ2에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ+λ2+0⋅1
p(λ)=1-λ-λ+λ2+0⋅1
단계 1.5.2.1.2.2
-λ에서 λ을 뺍니다.
p(λ)=1-2λ+λ2+0⋅1
p(λ)=1-2λ+λ2+0⋅1
단계 1.5.2.1.3
0에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-2λ+λ2+0
p(λ)=1-2λ+λ2+0
단계 1.5.2.2
1-2λ+λ2를 0에 더합니다.
p(λ)=1-2λ+λ2
단계 1.5.2.3
1를 옮깁니다.
p(λ)=-2λ+λ2+1
단계 1.5.2.4
-2λ와 λ2을 다시 정렬합니다.
p(λ)=λ2-2λ+1
p(λ)=λ2-2λ+1
p(λ)=λ2-2λ+1
단계 1.6
특성다항식이 0 이 되도록 하여 고유값 λ 를 구합니다.
λ2-2λ+1=0
단계 1.7
λ에 대해 풉니다.
단계 1.7.1
완전제곱 법칙을 이용하여 인수분해합니다.
단계 1.7.1.1
1을 12로 바꿔 씁니다.
λ2-2λ+12=0
단계 1.7.1.2
중간 항이 첫 번째 항 및 세 번째 항에서 제곱되는 수를 곱한 값의 두 배인지 확인합니다.
2λ=2⋅λ⋅1
단계 1.7.1.3
다항식을 다시 씁니다.
λ2-2⋅λ⋅1+12=0
단계 1.7.1.4
a=λ이고 b=1일 때 완전제곱 삼항식 법칙 a2-2ab+b2=(a-b)2을 이용하여 인수분해합니다.
(λ-1)2=0
(λ-1)2=0
단계 1.7.2
λ-1를 0와 같다고 둡니다.
λ-1=0
단계 1.7.3
방정식의 양변에 1를 더합니다.
λ=1
λ=1
λ=1
단계 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)
단계 3
단계 3.1
알고 있는 값을 공식에 대입합니다.
N([1101]-[1001])
단계 3.2
간단히 합니다.
단계 3.2.1
해당하는 원소를 뺍니다.
[1-11-00-01-1]
단계 3.2.2
Simplify each element.
단계 3.2.2.1
1에서 1을 뺍니다.
[01-00-01-1]
단계 3.2.2.2
1에서 0을 뺍니다.
[010-01-1]
단계 3.2.2.3
0에서 0을 뺍니다.
[0101-1]
단계 3.2.2.4
1에서 1을 뺍니다.
[0100]
[0100]
[0100]
단계 3.3
Find the null space when λ=1.
단계 3.3.1
Write as an augmented matrix for Ax=0.
[010000]
단계 3.3.2
Use the result matrix to declare the final solution to the system of equations.
y=0
0=0
단계 3.3.3
Write a solution vector by solving in terms of the free variables in each row.
[xy]=[x0]
단계 3.3.4
Write the solution as a linear combination of vectors.
[xy]=x[10]
단계 3.3.5
Write as a solution set.
{x[10]|x∈R}
단계 3.3.6
The solution is the set of vectors created from the free variables of the system.
{[10]}
{[10]}
{[10]}
단계 4
The eigenspace of A is the list of the vector space for each eigenvalue.
{[10]}