Eigenwert- und Eigenvektor-Rechner

Eigenwert- und Eigenvektor-Rechner

Willkommen beim Eigenwert- und Eigenvektor-Rechner, einem umfassenden Tool zur Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren von 2×2- und 3×3-Matrizen. Dieser Rechner bietet detaillierte Schritt-für-Schritt-Lösungen, leitet das charakteristische Polynom her, analysiert Matrixeigenschaften und visualisiert die Geometrie der Transformation. Ideal für Studenten, Lehrer, Ingenieure und Forscher, die mit linearer Algebra arbeiten.

Was sind Eigenwerte und Eigenvektoren?

In der linearen Algebra sind Eigenwerte und Eigenvektoren grundlegende Eigenschaften quadratischer Matrizen, die zeigen, wie die Matrix Vektoren transformiert. Ein Eigenvektor ist ein Vektor ungleich Null, der bei der Einwirkung der Matrix nur seine Skalierung (nicht seine Richtung) ändert. Der Skalierungsfaktor ist der zugehörige Eigenwert.

Wobei:

• A eine quadratische Matrix ist (n×n)
• v ein Eigenvektor ist (Vektor ungleich Null)
• λ (Lambda) der Eigenwert ist (Skalar)

Geometrisch gesehen zeigen Eigenvektoren in Richtungen, die unter der durch die Matrix dargestellten linearen Transformation unverändert bleiben (nur skaliert werden). Dies macht sie unglaublich nützlich für das Verständnis des Verhaltens komplexer Systeme.

So berechnet man Eigenwerte

Das Finden von Eigenwerten erfordert das Lösen der charakteristischen Gleichung:

Der Schritt-für-Schritt-Prozess:

1. Bilden Sie die Matrix (A - λI): Subtrahieren Sie das λ-fache der Einheitsmatrix von A.
2. Berechnen Sie die Determinante: Finden Sie det(A - λI), was das charakteristische Polynom ergibt.
3. Lösen Sie das Polynom: Setzen Sie die Determinante gleich Null und lösen Sie nach λ auf.
4. Die Lösungen sind Eigenwerte: Jede Nullstelle des charakteristischen Polynoms ist ein Eigenwert.

Beispiel: 2×2-Matrix

Bei einer 2×2-Matrix ist das charakteristische Polynom immer quadratisch:

So berechnet man Eigenvektoren

Finden Sie für jeden Eigenwert λ den zugehörigen Eigenvektor durch Lösen von:

Dies ist ein homogenes lineares Gleichungssystem. Der Eigenvektor v ist jeder Vektor ungleich Null im Kern (Nullraum) von (A - λI). Beachten Sie, dass Eigenvektoren nicht eindeutig sind; jedes skalare Vielfache eines Eigenvektors ist ebenfalls ein Eigenvektor für denselben Eigenwert.

So verwenden Sie diesen Rechner

1. Matrixgröße wählen: Wählen Sie eine 2×2- oder 3×3-Matrix.
2. Matrixelemente eingeben: Geben Sie Werte ein (ganze Zahlen, Dezimalzahlen oder Brüche wie 1/2).
3. Klicken Sie auf Berechnen: Der Rechner ermittelt Eigenwerte und Eigenvektoren.
4. Ergebnisse prüfen: Untersuchen Sie Eigenwerte, Eigenvektoren, Matrixeigenschaften und die Visualisierung.
5. Schritte studieren: Folgen Sie der detaillierten Schritt-für-Schritt-Lösung, um den Prozess zu verstehen.

Anwendungen von Eigenwerten und Eigenvektoren

Wichtige Eigenschaften von Eigenwerten

• Die Summe der Eigenwerte entspricht der Spur: λ₁ + λ₂ + ... + λₙ = Spur(A)
• Das Produkt der Eigenwerte entspricht der Determinante: λ₁ × λ₂ × ... × λₙ = det(A)
• Symmetrische Matrizen haben reelle Eigenwerte: Alle Eigenwerte einer symmetrischen Matrix sind reelle Zahlen.
• Komplexe Eigenwerte treten in konjugierten Paaren auf: Bei reellen Matrizen treten komplexe Eigenwerte als a ± bi auf.
• Ein Eigenwert von Null deutet auf Singularität hin: Eine Matrix ist singulär (nicht invertierbar) genau dann, wenn sie den Eigenwert Null hat.

Definitheit einer Matrix

Bei symmetrischen Matrizen bestimmen Eigenwerte die Definitheit:

• Positiv definit: Alle Eigenwerte > 0
• Positiv semidefinit: Alle Eigenwerte ≥ 0
• Negativ definit: Alle Eigenwerte < 0
• Negativ semidefinit: Alle Eigenwerte ≤ 0
• Indefinit: Mischung aus positiven und negativen Eigenwerten

Häufig gestellte Fragen

Was sind Eigenwerte und Eigenvektoren?

Eigenwerte und Eigenvektoren sind grundlegende Konzepte der linearen Algebra. Für eine quadratische Matrix A ist ein Eigenvektor v ein Vektor ungleich Null, der bei Multiplikation mit A ein skalares Vielfaches seiner selbst ergibt: Av = λv. Der Skalar λ wird als Eigenwert bezeichnet. Geometrisch gesehen zeigen Eigenvektoren in Richtungen, die unter der durch die Matrix dargestellten linearen Transformation unverändert bleiben (nur skaliert werden).

Wie findet man Eigenwerte?

Um Eigenwerte zu finden: 1) Bilden Sie die Matrix (A - λI), wobei I die Einheitsmatrix ist. 2) Setzen Sie die Determinante det(A - λI) = 0, was das charakteristische Polynom ergibt. 3) Lösen Sie diese Polynomgleichung nach λ auf. Die Lösungen sind die Eigenwerte der Matrix A.

Wie findet man Eigenvektoren?

Finden Sie für jeden Eigenwert λ den Eigenvektor, indem Sie das homogene System (A - λI)v = 0 lösen. Dies bedeutet, Vektoren im Kern (Nullraum) von (A - λI) zu finden. Die Lösung gibt die Richtung des Eigenvektors an; jedes skalare Vielfache ungleich Null ist ebenfalls ein Eigenvektor für denselben Eigenwert.

Was ist das charakteristische Polynom?

Das charakteristische Polynom einer Matrix A ist det(A - λI), wobei λ eine Variable und I die Einheitsmatrix ist. Bei einer 2×2-Matrix ergibt dies ein quadratisches Polynom; bei einer 3×3-Matrix ein kubisches Polynom. Die Nullstellen dieses Polynoms sind die Eigenwerte von A.

Wofür werden Eigenwerte verwendet?

Eigenwerte und Eigenvektoren haben zahlreiche Anwendungen: Lösen von Systemen von Differentialgleichungen, Hauptkomponentenanalyse (PCA) in der Datenwissenschaft, Google PageRank-Algorithmus, Quantenmechanik (Observablen und Zustände), Schwingungsanalyse im Ingenieurwesen, Stabilitätsanalyse dynamischer Systeme und Bildkompression.

Können Eigenwerte komplexe Zahlen sein?

Ja, Eigenwerte können komplexe Zahlen sein, insbesondere bei nicht-symmetrischen Matrizen. Symmetrische Matrizen haben jedoch immer reelle Eigenwerte. Komplexe Eigenwerte treten bei Matrizen mit reellen Einträgen immer in konjugierten Paaren auf. Komplexe Eigenwerte deuten oft auf Rotationskomponenten in der Transformation hin.

Zusätzliche Ressourcen

• Eigenwert - Wikipedia
• Eigenwerte und Eigenvektoren - Khan Academy
• Charakteristisches Polynom - Wikipedia

Andere verwandte Tools:

Lineare Algebra:

• Determinantenrechner
• Eigenwert- und Eigenvektor-Rechner
• matrixrechner
• Partialbruchzerlegungsrechner
• vektorrechner