Cos'è un autovettore? + Esempio

Cos'è un autovettore? + Esempio
Anonim

Risposta:

Se vettoriale # V # e trasformazione lineare di uno spazio vettoriale #UN# sono così #A (v) = k * v # (dove costante #K# è chiamato eigenvalue), # V # è chiamato un autovettore di trasformazione lineare #UN#.

Spiegazione:

Immagina una trasformazione lineare #UN# di allungare tutti i vettori di un fattore di #2# nello spazio tridimensionale. Qualsiasi vettore # V # verrebbe trasformato in # # 2v. Pertanto, per questa trasformazione sono tutti i vettori autovettori con eigenvalue di #2#.

Considera una rotazione di uno spazio tridimensionale attorno all'asse Z di un angolo di # 90 ^ o #. Ovviamente, tutti i vettori ad eccezione di quelli lungo l'asse Z cambieranno la direzione e, quindi, non possono essere autovettori. Ma quei vettori lungo l'asse Z (le loro coordinate sono della forma # 0,0, z #) manterranno la loro direzione e lunghezza, quindi lo sono autovettori con eigenvalue di #1#.

Infine, considera una rotazione di # 180 ^ o # in uno spazio tridimensionale attorno all'asse Z. Come prima, tutti i vettori lungo l'asse Z non cambieranno, quindi lo sono autovettori con eigenvalue di #1#.

Inoltre, tutti i vettori nel piano XY (le loro coordinate sono della forma # X, y, 0 #) cambierà la direzione verso l'opposto, pur mantenendo la lunghezza. Pertanto, lo sono anche loro autovettori con autovalori di #-1#.

Qualsiasi trasformazione lineare di uno spazio vettoriale può essere espressa come moltiplicazione di un vettore da una matrice. Ad esempio, il primo esempio di stretching è descritto come moltiplicazione per matrice #UN#

| 2 | 0 | 0 |

| 0 | 2 | 0 |

| 0 | 0 | 2 |

Tale matrice, moltiplicata per qualsiasi vettore # V = {x, y, z} # produrrà # A * v = {2x, 2y, 2z} #

Questo è ovviamente uguale a # 2 * v #. Quindi, abbiamo

# A * v = 2 * v #, che dimostra che qualsiasi vettore # V # è un autovettore con un eigenvalue #2#.

Il secondo esempio (rotazione di # 90 ^ o # attorno all'asse Z) può essere descritto come moltiplicazione per matrice #UN#

| 0 | -1 | 0 |

| 1 | 0 | 0 |

| 0 | 0 | 1 |

Tale matrice, moltiplicata per qualsiasi vettore # V = {x, y, z} # produrrà # A * v = {- y, x, z} #, che può avere la stessa direzione del vettore originale # V = {x, y, z} # solo se # X = y = 0 #, cioè se il vettore originale è diretto lungo l'asse Z.