Лінійна алгебра ★★☆ Середній

🧮 Власні вектори та власні значення

Налаштуйте будь-яку матрицю 2×2 та побачте її власні вектори — особливі напрямки, які лінійне перетворення лише розтягує, але не обертає. Спостерігайте, як характеристичний многочлен розв'язує λ, одинична окружність деформується в еліпс, а власні вектори вирівнюються з його головними осями.

Образ î Образ ĵ Образ одиничної окружності Власний вектор λ₁ Власний вектор λ₂

📐 Матриця A

2.0
1.0
0.0
1.0

🎯 Пресети

λ Власні значення

λ₁
λ₂
v₁ =
v₂ =

📊 Властивості

слід:
det:
Δ =
Характеристичний многочлен:
det(A − λI) = 0
λ² − tr(A)·λ + det(A) = 0

Av = λv (v ≠ 0)
Власні вектори утворюють власний підпростір.
Для симетричної A: власні вектори ортогональні.

Ключові ідеї

Власні вектори — це вектори v, що задовольняють A v = λ v для скаляра λ (власного значення). Геометрично — це напрямки, які перетворення лише розтягує або перевертає, але не обертає. Кожна точка на зелено-фіолетових пунктирних лініях є власним вектором.

Характеристичний многочлен λ² − tr(A)·λ + det(A) = 0 дає власні значення. Його дискримінант Δ = tr² − 4·det визначає тип: Δ > 0 → два різних дійсних власних значення; Δ = 0 → повторне; Δ < 0 → комплексні спряжені (чисте обертання не має дійсних власних векторів).

Жовтий еліпс — образ одиничної окружності під дією A. Його напіввісі — саме власні вектори, масштабовані на |λ|. Побачити всі симуляції з лінійної алгебри →

🧮 Власні вектори та власні значення

Про цю симуляцію

Кожна матриця 2×2 задає лінійне перетворення площини, а її власні вектори — це рідкісні напрямки, які перетворення лише розтягує або перевертає, але ніколи не обертає. Цей візуалізатор дозволяє змінювати чотири елементи матриці та миттєво бачити власні значення, лінії власних векторів і те, як одинична окружність перетворюється на еліпс. Спектральний аналіз лежить в основі алгоритму PageRank від Google, методу головних компонент (PCA), мод коливань в інженерії та квантової механіки, що робить його однією з найкорисніших ідей у всій математиці.

Як це працює

  • Переміщуйте чотири слайдери a, b, c, d, щоб задати матрицю A.
  • Характеристичний многочлен λ² − tr(A)λ + det(A) = 0 розв'язується для власних значень.
  • Нуль-простір кожного власного значення (A − λI)v = 0 задає напрямок власного вектора, що малюється пунктирною лінією.
  • Жовтий еліпс — образ одиничної окружності; його напіввісі вирівнюються з власними векторами, масштабованими на |λ|.

Ключові рівняння

A v = λ v — v це власний вектор, λ його власне значення. Вони знаходяться з det(A − λI) = 0, що розкривається у λ² − tr(A)λ + det(A) = 0, де tr(A) = a+d та det(A) = ad−bc.

Керування

  • Слайдери a, b, c, d: задають кожен елемент матриці.
  • Пресети: перехід до тотожної, масштабування, повороту, зсуву, симетричної, відбиття тощо.
  • Анімувати перетворення: плавний перехід між вихідною та перетвореною сіткою.
  • Скинути: повернутися до повністю перетвореного вигляду.

Чи знали ви?

Коли дискримінант tr² − 4·det від'ємний, власні значення стають комплексними спряженими — матриця обертає площину, тож не лишається жодного дійсного напрямку без повороту. Чисте обертання взагалі не має дійсних власних векторів.