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Sie wird unterschieden von der algebraischen Vielfachheit. Diese ist die Vielfachheit des Eigenwertes als Nullstelle des charakteristischen Polynoms. Beispiel: Eigenwerte und Eigenvektoren berechnen Nun wollen wir in einem Beispiel noch einmal komplett aufzeigen, wie man für eine gegebene Matrix die Eigenwerte und Eigenvektoren berechnen kann. Dazu betrachten wir die Matrix. Wir bestimmen zunächst das charakteristische Polynom, indem wir die Determinante der Matrix ermitteln: Die Nullstellen dieses Polynoms und somit die Eigenwerte der Matrix sind und. Wir wollen zunächst für den Eigenwert einen Eigenvektor berechnen. Dazu setzen wir den Eigenwert in die Gleichung ein und erhalten folgenden Ausdruck: Die Lösungsmenge dieses Gleichungssystems lautet Jeder Vektor aus dieser Menge ist ein Eigenvektor der Matrix zum Eigenwert. Da der Eigenwert eine einfache Nullstelle des charakteristischen Polynoms ist, ist seine algebraische Vielfachheit gleich 1. Ebenso ist seine geometrische Vielfachheit gleich 1, da sein Eigenraum eindimensional ist.
Rechner fr Eigenwerte und Eigenvektoren Matheseiten-berblick Matrix zu Eigenwerten finden, komplexwertige Matrizen, Quadriken u. a. english version zurück → Hier eine neue Version des Eigenwerterechners! (Neue Optionen: Genaue Berechnung, komplexwertige Matrizen, mehrfache Eigenwerte werden richtig verarbeitet, Berechnung der Matrix zu Eigenwerten/-vektoren) Eigenwerte und Eigenvektoren berechnen Matrix eingeben: Zum Testen: Normierung: Hinweis: Das Script lste bis Mai 2004 nicht alle homogenen Gleichungssysteme fehlerlos, worauf es verbessert wurde. Solange ich mir noch nicht sicher bin, da der Fehler fr alle vom Script numerisch lsbaren Flle (sonst wird der Nullvektor ausgegeben) behoben ist, werden alle berechneten Eigenvektoren automatisch berprft; das Ergebnis der Probe wird in jedem Fall angezeigt. Vielen Dank an Sven Schultz fr den Hinweis. Optionen: Nullstellensuche mit maximal Startwerten. Vorkriterium fr Nullstellen: Endkriterium fr Nullstellen: Toleranz beim Lsen der homogenen Gleichungssysteme: wird gleich Null gesetzt.
In diesem Kapitel schauen wir uns einige Grundlagen zum Thema Eigenwerte und Eigenvektoren an. Voraussetzung Einordnung Wir multiplizieren eine Matrix $A$ mit einem Vektor $\vec{v}$ und erhalten den Vektor $\vec{w}$. $$ A \cdot \vec{v} = \vec{w} $$ Beispiel 1 $$ \begin{pmatrix} 3 & 0 \\ -9 & 6 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 \\ 3 \end{pmatrix} $$ Im Koordinatensystem sind die beiden Vektoren $\vec{v} = \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix}$ und $\vec{w} = \begin{pmatrix} 3 \\ 3 \end{pmatrix}$ eingezeichnet. Wir stellen fest, dass der Vektor $\vec{v}$ durch die Multiplikation mit der Matrix $A$ sowohl seine Richtung als auch seine Länge verändert hat. So weit, so gut. Schauen wir uns jetzt einen Spezialfall an: Wir multiplizieren wieder eine Matrix $A$ mit einem Vektor $\vec{x}$. Dieses Mal erhalten wir jedoch nicht irgendeinen Vektor $\vec{w}$, sondern den ursprünglichen Vektor $\vec{x}$ multipliziert mit einer Zahl $\lambda$ – also ein Vielfaches von $\vec{x}$.
Gerschgorin-Kreise Gemäß der Eigenwertabschätzung nach Gerschgorin gibt es Kreisscheiben in der komplexen Zahlenebene, in deren Vereinigungsmenge alle Eigenwerte einer Matrix liegen. Die Kreismittelpunkte sind die Diagonalelemente der Matrix. Die Radien der Kreise bestimmen sich aus der Summe der Beträge der zugehörigen übrigen Zeilenelemente. Alternativ kann man auch die Beträge der zugehörigen übrigen Spaltenelemente aufaddieren. weitere JavaScript-Programme
Das bedeutet wiederum, dass die Determinante 0 sein muss: det(A-λE)=0. Diese Determinante nennt man dann "charakteristisches Polynom". Die Nullstellen dieses Polynoms sind dann die Eigenwerte. Nun zur Bestimmung der Eigenvektoren. Dafür setzt man den Eigenvektor in die Gleichung anstelle des λ ein und erhält so ein Gleichungssystem das man lösen kann. Die Lösung dieses Gleichungssystems ist dann der Eigenvektor bzw. die Eigenvektoren. Beispiel: Am Beispiel der Matrix bestimmen wir mal die Eigenwerte: Setzt sie wie oben beschrieben in die Gleichung (A-λE)=0 ein, dann erhaltet ihr: Dann Berechnet ihr die Determinante dazu: Die Nullstellen des Polynoms sind dann eure Eigenwerte. Also in diesem Fall λ 1, 2 =2 und λ 3 =-2. Jetzt gehts weiter mit den Eigenvektoren, dazu setzt ihr wie oben beschrieben die Eigenwerte für λ ein, erstmal die 2: Dann muss man das Gleichungssystem lösen und erhällt durch Umformung: Der Vektor lässt sich so leicht ablesen: Die Eigenvektoren sind dann alle Vielfachen dieses Vektors!
Um Schreibarbeit zu sparen, lassen wir dabei überflüssige Informationen weg. Übrig bleibt: $$ \begin{pmatrix} (3-{\color{blue}\lambda_i}) & -1 & 0 \\ 2 & (0-{\color{blue}\lambda_i}) & 0 \\ -2 & 2 & (-1-{\color{blue}\lambda_i}) \end{pmatrix} $$ Im Folgenden berechnen wir nacheinander die Eigenvektoren zu den Eigenwerten $\lambda_1$, $\lambda_2$ und $\lambda_3$.