Kalkulator Polinomial Karakteristik
Hitung polinomial karakteristik det(A − λI) dari matriks persegi. Mendukung matriks 2×2 hingga 6×6 dengan ekspansi kofaktor langkah demi langkah, ekstraksi nilai eigen, analisis koefisien, dan visualisasi polinomial interaktif.
Ad blocker Anda mencegah kami menampilkan iklan
MiniWebtool gratis karena iklan. Jika alat ini membantu, dukung kami dengan Premium (bebas iklan + lebih cepat) atau whitelist MiniWebtool.com lalu muat ulang halaman.
- Atau upgrade ke Premium (bebas iklan)
- Izinkan iklan untuk MiniWebtool.com, lalu muat ulang
Tentang Kalkulator Polinomial Karakteristik
Kalkulator Polinomial Karakteristik menghitung polinomial karakteristik \(p(\lambda) = \det(\lambda I - A)\) dari matriks persegi apa pun mulai dari 2×2 hingga 6×6. Masukkan nilai matriks Anda, dan langsung dapatkan polinomial dalam bentuk ekspansi dan faktorisasi, nilai eigen dengan multiplisitasnya, tabel analisis koefisien, grafik polinomial interaktif, dan solusi lengkap langkah demi langkah dengan rumus yang dirender oleh MathJax.
Apa Itu Polinomial Karakteristik?
Polinomial karakteristik dari sebuah matriks \(n \times n\) \(A\) didefinisikan sebagai:
$$p(\lambda) = \det(\lambda I - A)$$
Ini adalah polinomial derajat-\(n\) dalam \(\lambda\), dan akar-akarnya tepat merupakan nilai eigen dari \(A\). Polinomial karakteristik mengkodekan invarian fundamental matriks: trace-nya sama dengan negatif dari koefisien \(\lambda^{n-1}\), dan determinannya sama dengan suku konstan (tergantung tanda). Berdasarkan teorema Cayley–Hamilton, setiap matriks persegi memenuhi persamaan karakteristiknya sendiri: \(p(A) = 0\).
Konsep Kunci
Rumus Polinomial Karakteristik Berdasarkan Ukuran
| Ukuran | Polinomial Karakteristik p(λ) | Properti Kunci |
|---|---|---|
| 2×2 | \(\lambda^2 - \text{tr}(A)\lambda + \det(A)\) | Selalu derajat 2; dua akar (riil atau pasangan konjugasi kompleks) |
| 3×3 | \(\lambda^3 - \text{tr}(A)\lambda^2 + (\text{jumlah minor 2×2})\lambda - \det(A)\) | Dijamin memiliki setidaknya satu akar riil |
| n×n | \(\det(\lambda I - A) = \lambda^n - s_1\lambda^{n-1} + s_2\lambda^{n-2} - \ldots\) | \(s_k\) = jumlah semua minor utama k×k |
Aplikasi Polinomial Karakteristik
| Bidang | Aplikasi | Bagaimana Polinomial Karakteristik Membantu |
|---|---|---|
| Persamaan Diferensial | Menyelesaikan sistem ODE linier | Nilai eigen dari p(λ) menentukan mode solusi (pertumbuhan, peluruhan, osilasi) |
| Teori Kontrol | Analisis stabilitas sistem | Akar dari polinomial karakteristik menunjukkan mode stabil vs tidak stabil |
| Mekanika Kuantum | Tingkat energi sistem | Nilai eigen dari matriks Hamiltonian adalah tingkat energi yang dapat diukur |
| Teori Graf | Analisis graf spektral | Polinomial karakteristik dari matriks ketetangga mengkodekan struktur graf |
| Analisis Getaran | Frekuensi alami | Nilai eigen memberikan frekuensi resonansi dari sistem mekanis |
| Sains Data | PCA / reduksi dimensi | Nilai eigen terbesar mengidentifikasi komponen utama dalam matriks kovarians |
Cara Menggunakan Kalkulator Polinomial Karakteristik
- Pilih ukuran matriks: Gunakan tombol +/− untuk memilih matriks dari 2×2 hingga 6×6. Atau klik contoh cepat untuk memuat matriks prasetel.
- Masukkan nilai matriks: Ketik angka ke dalam kisi matriks. Gunakan Tab atau tombol panah untuk menavigasi antar sel. Sel diagonal disorot dengan warna biru untuk membantu orientasi.
- Klik Hitung: Kalkulator membentuk matriks (A − λI), menghitung determinan secara simbolis untuk menghasilkan polinomial karakteristik, lalu memfaktorkannya untuk menemukan nilai eigen.
- Tinjau hasil: Periksa polinomial karakteristik dalam bentuk ekspansi dan faktorisasi. Lihat kartu nilai eigen untuk akar dan multiplisitasnya. Grafik interaktif menunjukkan di mana p(λ) memotong nol.
- Jelajahi langkah demi langkah: Gunakan navigator langkah atau tombol Auto untuk menelusuri derivasi lengkap — dari pembentukan A − λI hingga verifikasi akhir melalui trace dan determinan.
FAQ
Kutip konten, halaman, atau alat ini sebagai:
"Kalkulator Polinomial Karakteristik" di https://MiniWebtool.com/id// dari MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
oleh tim miniwebtool. Diperbarui: 2026-04-13
Anda juga dapat mencoba Penyelesai Matematika AI GPT kami untuk menyelesaikan masalah matematika Anda melalui pertanyaan dan jawaban dalam bahasa alami.