문제를 입력하십시오...
선형 대수 예제
[1111]
단계 1
단계 1.1
특성방정식 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 [1111]를 대입합니다.
p(λ)=행렬식([1111]-λI2)
단계 1.3.2
I2에 [1001]를 대입합니다.
p(λ)=행렬식([1111]-λ[1001])
p(λ)=행렬식([1111]-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([1111]+[-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([1111]+[-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([1111]+[-λ0λ-λ⋅0-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.2.2
0에 λ을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1111]+[-λ0-λ⋅0-λ⋅1])
p(λ)=행렬식([1111]+[-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([1111]+[-λ00λ-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.3.2
0에 λ을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1111]+[-λ00-λ⋅1])
p(λ)=행렬식([1111]+[-λ00-λ⋅1])
단계 1.4.1.2.4
-1에 1을 곱합니다.
p(λ)=행렬식([1111]+[-λ00-λ])
p(λ)=행렬식([1111]+[-λ00-λ])
p(λ)=행렬식([1111]+[-λ00-λ])
단계 1.4.2
해당하는 원소를 더합니다.
p(λ)=행렬식[1-λ1+01+01-λ]
단계 1.4.3
Simplify each element.
단계 1.4.3.1
1를 0에 더합니다.
p(λ)=행렬식[1-λ11+01-λ]
단계 1.4.3.2
1를 0에 더합니다.
p(λ)=행렬식[1-λ111-λ]
p(λ)=행렬식[1-λ111-λ]
p(λ)=행렬식[1-λ111-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)-1⋅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)-1⋅1
단계 1.5.2.1.1.2
분배 법칙을 적용합니다.
p(λ)=1⋅1+1(-λ)-λ(1-λ)-1⋅1
단계 1.5.2.1.1.3
분배 법칙을 적용합니다.
p(λ)=1⋅1+1(-λ)-λ⋅1-λ(-λ)-1⋅1
p(λ)=1⋅1+1(-λ)-λ⋅1-λ(-λ)-1⋅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)-1⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.2
-λ에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ⋅1-λ(-λ)-1⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.3
-1에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ-λ(-λ)-1⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.4
곱셈의 교환법칙을 사용하여 다시 씁니다.
p(λ)=1-λ-λ-1⋅-1λ⋅λ-1⋅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)-1⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.5.2
λ에 λ을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ-1⋅-1λ2-1⋅1
p(λ)=1-λ-λ-1⋅-1λ2-1⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.6
-1에 -1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ+1λ2-1⋅1
단계 1.5.2.1.2.1.7
λ2에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-λ-λ+λ2-1⋅1
p(λ)=1-λ-λ+λ2-1⋅1
단계 1.5.2.1.2.2
-λ에서 λ을 뺍니다.
p(λ)=1-2λ+λ2-1⋅1
p(λ)=1-2λ+λ2-1⋅1
단계 1.5.2.1.3
-1에 1을 곱합니다.
p(λ)=1-2λ+λ2-1
p(λ)=1-2λ+λ2-1
단계 1.5.2.2
1-2λ+λ2-1의 반대 항을 묶습니다.
단계 1.5.2.2.1
1에서 1을 뺍니다.
p(λ)=-2λ+λ2+0
단계 1.5.2.2.2
-2λ+λ2를 0에 더합니다.
p(λ)=-2λ+λ2
p(λ)=-2λ+λ2
단계 1.5.2.3
-2λ와 λ2을 다시 정렬합니다.
p(λ)=λ2-2λ
p(λ)=λ2-2λ
p(λ)=λ2-2λ
단계 1.6
특성다항식이 0 이 되도록 하여 고유값 λ 를 구합니다.
λ2-2λ=0
단계 1.7
λ에 대해 풉니다.
단계 1.7.1
λ2-2λ에서 λ를 인수분해합니다.
단계 1.7.1.1
λ2에서 λ를 인수분해합니다.
λ⋅λ-2λ=0
단계 1.7.1.2
-2λ에서 λ를 인수분해합니다.
λ⋅λ+λ⋅-2=0
단계 1.7.1.3
λ⋅λ+λ⋅-2에서 λ를 인수분해합니다.
λ(λ-2)=0
λ(λ-2)=0
단계 1.7.2
방정식 좌변의 한 인수가 0 이면 전체 식은 0 이 됩니다.
λ=0
λ-2=0
단계 1.7.3
λ를 0와 같다고 둡니다.
λ=0
단계 1.7.4
λ-2 이 0 가 되도록 하고 λ 에 대해 식을 풉니다.
단계 1.7.4.1
λ-2를 0와 같다고 둡니다.
λ-2=0
단계 1.7.4.2
방정식의 양변에 2를 더합니다.
λ=2
λ=2
단계 1.7.5
λ(λ-2)=0을 참으로 만드는 모든 값이 최종 해가 됩니다.
λ=0,2
λ=0,2
λ=0,2
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([1111]+0[1001])
단계 3.2
간단히 합니다.
단계 3.2.1
각 항을 간단히 합니다.
단계 3.2.1.1
행렬의 각 원소에 0을 곱합니다.
[1111]+[0⋅10⋅00⋅00⋅1]
단계 3.2.1.2
행렬의 각 원소를 간단히 합니다.
단계 3.2.1.2.1
0에 1을 곱합니다.
[1111]+[00⋅00⋅00⋅1]
단계 3.2.1.2.2
0에 0을 곱합니다.
[1111]+[000⋅00⋅1]
단계 3.2.1.2.3
0에 0을 곱합니다.
[1111]+[0000⋅1]
단계 3.2.1.2.4
0에 1을 곱합니다.
[1111]+[0000]
[1111]+[0000]
[1111]+[0000]
단계 3.2.2
Adding any matrix to a null matrix is the matrix itself.
단계 3.2.2.1
해당하는 원소를 더합니다.
[1+01+01+01+0]
단계 3.2.2.2
Simplify each element.
단계 3.2.2.2.1
1를 0에 더합니다.
[11+01+01+0]
단계 3.2.2.2.2
1를 0에 더합니다.
[111+01+0]
단계 3.2.2.2.3
1를 0에 더합니다.
[1111+0]
단계 3.2.2.2.4
1를 0에 더합니다.
[1111]
[1111]
[1111]
[1111]
단계 3.3
Find the null space when λ=0.
단계 3.3.1
Write as an augmented matrix for Ax=0.
[110110]
단계 3.3.2
기약 행 사다리꼴을 구합니다.
단계 3.3.2.1
Perform the row operation R2=R2-R1 to make the entry at 2,1 a 0.
단계 3.3.2.1.1
Perform the row operation R2=R2-R1 to make the entry at 2,1 a 0.
[1101-11-10-0]
단계 3.3.2.1.2
R2을 간단히 합니다.
[110000]
[110000]
[110000]
단계 3.3.3
Use the result matrix to declare the final solution to the system of equations.
x+y=0
0=0
단계 3.3.4
Write a solution vector by solving in terms of the free variables in each row.
[xy]=[-yy]
단계 3.3.5
Write the solution as a linear combination of vectors.
[xy]=y[-11]
단계 3.3.6
Write as a solution set.
{y[-11]|y∈R}
단계 3.3.7
The solution is the set of vectors created from the free variables of the system.
{[-11]}
{[-11]}
{[-11]}
단계 4
단계 4.1
알고 있는 값을 공식에 대입합니다.
N([1111]-2[1001])
단계 4.2
간단히 합니다.
단계 4.2.1
각 항을 간단히 합니다.
단계 4.2.1.1
행렬의 각 원소에 -2을 곱합니다.
[1111]+[-2⋅1-2⋅0-2⋅0-2⋅1]
단계 4.2.1.2
행렬의 각 원소를 간단히 합니다.
단계 4.2.1.2.1
-2에 1을 곱합니다.
[1111]+[-2-2⋅0-2⋅0-2⋅1]
단계 4.2.1.2.2
-2에 0을 곱합니다.
[1111]+[-20-2⋅0-2⋅1]
단계 4.2.1.2.3
-2에 0을 곱합니다.
[1111]+[-200-2⋅1]
단계 4.2.1.2.4
-2에 1을 곱합니다.
[1111]+[-200-2]
[1111]+[-200-2]
[1111]+[-200-2]
단계 4.2.2
해당하는 원소를 더합니다.
[1-21+01+01-2]
단계 4.2.3
Simplify each element.
단계 4.2.3.1
1에서 2을 뺍니다.
[-11+01+01-2]
단계 4.2.3.2
1를 0에 더합니다.
[-111+01-2]
단계 4.2.3.3
1를 0에 더합니다.
[-1111-2]
단계 4.2.3.4
1에서 2을 뺍니다.
[-111-1]
[-111-1]
[-111-1]
단계 4.3
Find the null space when λ=2.
단계 4.3.1
Write as an augmented matrix for Ax=0.
[-1101-10]
단계 4.3.2
기약 행 사다리꼴을 구합니다.
단계 4.3.2.1
Multiply each element of R1 by -1 to make the entry at 1,1 a 1.
단계 4.3.2.1.1
Multiply each element of R1 by -1 to make the entry at 1,1 a 1.
[--1-1⋅1-01-10]
단계 4.3.2.1.2
R1을 간단히 합니다.
[1-101-10]
[1-101-10]
단계 4.3.2.2
Perform the row operation R2=R2-R1 to make the entry at 2,1 a 0.
단계 4.3.2.2.1
Perform the row operation R2=R2-R1 to make the entry at 2,1 a 0.
[1-101-1-1+10-0]
단계 4.3.2.2.2
R2을 간단히 합니다.
[1-10000]
[1-10000]
[1-10000]
단계 4.3.3
Use the result matrix to declare the final solution to the system of equations.
x-y=0
0=0
단계 4.3.4
Write a solution vector by solving in terms of the free variables in each row.
[xy]=[yy]
단계 4.3.5
Write the solution as a linear combination of vectors.
[xy]=y[11]
단계 4.3.6
Write as a solution set.
{y[11]|y∈R}
단계 4.3.7
The solution is the set of vectors created from the free variables of the system.
{[11]}
{[11]}
{[11]}
단계 5
The eigenspace of A is the list of the vector space for each eigenvalue.
{[-11],[11]}