Il est parfois nécessaire de trouver un vecteur différent de zéro qui, multiplié par une matrice carrée, nous rendra un multiple du vecteur. Ce vecteur non nul est appelé "vecteur propre". Les vecteurs propres intéressent non seulement les mathématiciens, mais aussi ceux qui exercent des professions telles que la physique et l'ingénierie. Pour les calculer, vous devrez comprendre l'algèbre matricielle et les déterminants.

Apprenez et comprenez la définition d'un "vecteur propre". On le trouve pour une matrice carrée n x n A et aussi pour une valeur propre scalaire appelée "lambda". Lambda est représentée par la lettre grecque, mais ici nous allons l'abréger en L. S'il y a un vecteur non nul x où Ax \u003d Lx, ce vecteur x est appelé une "valeur propre de A."


Trouver les valeurs propres de la matrice en utilisant l'équation caractéristique det (A - LI) \u003d 0. "Det" représente le déterminant, et "I" est la matrice d'identité.


Calculez le vecteur propre pour chaque valeur propre en trouvant un espace propre E (L), qui est l'espace nul de l'équation caractéristique. Les vecteurs non nuls de E (L) sont les vecteurs propres de A. Ceux-ci sont trouvés en rebranchant les vecteurs propres dans la matrice caractéristique et en trouvant une base pour A - LI \u003d 0.


Pratiquez les étapes 3 et 4 en étudier la matrice à gauche. Montré est une matrice carrée 2 x 2.


Calculez les valeurs propres en utilisant l'équation caractéristique. Det (A - LI) est (3 - L) (3 - L) --1 \u003d L ^ 2 - 6L + 8 \u003d 0, qui est le polynôme caractéristique. Résoudre ceci algébriquement nous donne L1 \u003d 4 et L2 \u003d 2, qui sont les valeurs propres de notre matrice.


Trouvez le vecteur propre pour L \u003d 4 en calculant l'espace nul. Pour ce faire, en plaçant L1 \u003d 4 dans la matrice caractéristique et en trouvant la base de A - 4I \u003d 0. Pour résoudre ce problème, nous trouvons x - y \u003d 0, ou x \u003d y. Cela n'a qu'une seule solution indépendante car ils sont égaux, tels que x \u003d y \u003d 1. Par conséquent, v1 \u003d (1,1) est un vecteur propre qui s'étend sur l'espace propre de L1 \u003d 4.


Répétez l'étape 6 pour trouver le vecteur propre pour L2 \u003d 2. On trouve x + y \u003d 0, ou x \u003d --y. Cela a également une solution indépendante, disons x \u003d --1 et y \u003d 1. Par conséquent, v2 \u003d (--1,1) est un vecteur propre qui s'étend sur l'espace propre de L2 \u003d 2.