เครื่องคิดเลขค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ
คำนวณค่าลักษณะเฉพาะ (Eigenvalues) และเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ (Eigenvectors) ของเมทริกซ์ขนาด 2x2 และ 3x3 พร้อมวิธีทำโดยละเอียด การหาพหุนามลักษณะเฉพาะ การแสดงภาพประกอบ และการวิเคราะห์คุณสมบัติของเมทริกซ์
Embed เครื่องคิดเลขค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ Widget
ตัวบล็อกโฆษณาของคุณทำให้เราไม่สามารถแสดงโฆษณาได้
MiniWebtool ให้ใช้งานฟรีเพราะมีโฆษณา หากเครื่องมือนี้ช่วยคุณได้ โปรดสนับสนุนเราด้วย Premium (ไม่มีโฆษณา + เร็วขึ้น) หรืออนุญาต MiniWebtool.com แล้วรีโหลดหน้าเว็บ
- หรืออัปเกรดเป็น Premium (ไม่มีโฆษณา)
- อนุญาตโฆษณาสำหรับ MiniWebtool.com แล้วรีโหลด
เกี่ยวกับ เครื่องคิดเลขค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ
ยินดีต้อนรับสู่ เครื่องคิดเลขค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ เครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการคำนวณค่าลักษณะเฉพาะ (Eigenvalues) และเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ (Eigenvectors) ของเมทริกซ์ขนาด 2×2 และ 3×3 เครื่องคิดเลขนี้จะแสดงวิธีทำทีละขั้นตอนอย่างละเอียด การหาพหุนามลักษณะเฉพาะ การวิเคราะห์คุณสมบัติของเมทริกซ์ และการแสดงภาพเรขาคณิตของการแปลง เหมาะสำหรับนักเรียน ครู วิศวกร และนักวิจัยที่ทำงานเกี่ยวกับพีชคณิตเชิงเส้น
ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะคืออะไร?
ในพีชคณิตเชิงเส้น ค่าลักษณะเฉพาะ และ เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ เป็นคุณสมบัติพื้นฐานของเมทริกซ์จัตุรัสที่แสดงให้เห็นว่าเมทริกซ์นั้นทำการแปลงเวกเตอร์อย่างไร เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะคือเวกเตอร์ที่ไม่ใช่ศูนย์ซึ่งเมื่อเมทริกซ์กระทำต่อมันแล้ว จะมีการเปลี่ยนแปลงเพียงแค่ขนาดเท่านั้น (ทิศทางไม่เปลี่ยน) โดยปัจจัยการปรับขนาดนั้นก็คือค่าลักษณะเฉพาะที่สอดคล้องกัน
โดยที่:
- A คือเมทริกซ์จัตุรัส (n×n)
- v คือเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ (เวกเตอร์ที่ไม่ใช่ศูนย์)
- λ (แลมบ์ดา) คือค่าลักษณะเฉพาะ (สเกลาร์)
ในทางเรขาคณิต เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะจะชี้ไปยังทิศทางที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลง (เพียงแค่ถูกปรับขนาด) ภายใต้การแปลงเชิงเส้นที่แสดงโดยเมทริกซ์ สิ่งนี้ทำให้เวกเตอร์เหล่านี้มีประโยชน์อย่างมากในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของระบบที่ซับซ้อน
วิธีคำนวณค่าลักษณะเฉพาะ
การหาค่าลักษณะเฉพาะเกี่ยวข้องกับการแก้ สมการลักษณะเฉพาะ (Characteristic equation):
กระบวนการทีละขั้นตอน:
- สร้างเมทริกซ์ (A - λI): ลบ λ เท่าของเมทริกซ์เอกลักษณ์ออกจาก A
- คำนวณดีเทอร์มิแนนต์: หาค่า det(A - λI) ซึ่งจะได้พหุนามลักษณะเฉพาะออกมา
- แก้พหุนาม: ตั้งค่าดีเทอร์มิแนนต์ให้เท่ากับศูนย์และแก้สมการหาค่า λ
- คำตอบที่ได้คือค่าลักษณะเฉพาะ: แต่ละรากของพหุนามลักษณะเฉพาะคือค่าลักษณะเฉพาะ
ตัวอย่าง: เมทริกซ์ 2×2
สำหรับเมทริกซ์ขนาด 2×2 พหุนามลักษณะเฉพาะจะเป็นสมการกำลังสองเสมอ:
วิธีคำนวณเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ
สำหรับแต่ละค่าลักษณะเฉพาะ λ ให้หาเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะที่สอดคล้องกันโดยการแก้สมการ:
นี่คือระบบสมการเชิงเส้นเอกพันธุ์ เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ v คือเวกเตอร์ที่ไม่ใช่ศูนย์ใดๆ ในปริภูมิสูญ (Null space หรือ Kernel) ของ (A - λI) โปรดทราบว่าเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะนั้นไม่ได้มีเพียงหนึ่งเดียว ค่าสเกลาร์ทวีคูณใดๆ ของเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะก็เป็นเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะสำหรับค่าลักษณะเฉพาะนั้นๆ ด้วย
วิธีใช้งานเครื่องคิดเลขนี้
- เลือกขนาดเมทริกซ์: เลือกเมทริกซ์ขนาด 2×2 หรือ 3×3
- ใส่ค่าองค์ประกอบเมทริกซ์: ใส่ค่าต่างๆ (จำนวนเต็ม ทศนิยม หรือเศษส่วน เช่น 1/2)
- คลิกคำนวณ: เครื่องคิดเลขจะคำนวณค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ
- ตรวจสอบผลลัพธ์: ตรวจสอบค่าลักษณะเฉพาะ เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ คุณสมบัติเมทริกซ์ และการแสดงภาพ
- ศึกษาขั้นตอน: ทำตามวิธีทำทีละขั้นตอนโดยละเอียดเพื่อทำความเข้าใจกระบวนการ
การประยุกต์ใช้งานค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ
การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)
ในวิทยาการข้อมูล เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมจะกำหนดองค์ประกอบหลักสำหรับการลดมิติของข้อมูล
กลศาสตร์ควอนตัม
ปริมาณที่สังเกตได้จะสอดคล้องกับค่าลักษณะเฉพาะของตัวดำเนินการแบบเฮอร์มิเทียน (Hermitian operators) และเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะจะแสดงสถานะควอนตัม
การวิเคราะห์การสั่นสะเทือน
ความถี่ธรรมชาติของระบบทางกลคือค่าลักษณะเฉพาะ และรูปร่างของการสั่น (Mode shapes) คือเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ
Google PageRank
อัลกอริทึม PageRank ใช้เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะเด่นของเมทริกซ์การเชื่อมโยงเว็บเพื่อจัดอันดับหน้าเว็บ
สมการเชิงอนุพันธ์
ระบบของสมการเชิงอนุพันธ์สามัญเชิงเส้น (ODEs) สามารถแก้ไขได้โดยใช้ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์สัมประสิทธิ์
การบีบอัดภาพ
Eigenfaces และการแยกค่าเอกฐาน (Singular Value Decomposition) ใช้เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะเพื่อการแสดงภาพที่มีประสิทธิภาพ
คุณสมบัติที่สำคัญของค่าลักษณะเฉพาะ
- ผลรวมของค่าลักษณะเฉพาะเท่ากับรอยเผย (Trace): λ₁ + λ₂ + ... + λₙ = trace(A)
- ผลคูณของค่าลักษณะเฉพาะเท่ากับดีเทอร์มิแนนต์: λ₁ × λ₂ × ... × λₙ = det(A)
- เมทริกซ์สมมาตรมีค่าลักษณะเฉพาะเป็นจำนวนจริง: ค่าลักษณะเฉพาะทั้งหมดของเมทริกซ์สมมาตรจะเป็นจำนวนจริง
- ค่าลักษณะเฉพาะเชิงซ้อนจะมาเป็นคู่คอนจูเกต: สำหรับเมทริกซ์จำนวนจริง ค่าลักษณะเฉพาะเชิงซ้อนจะปรากฏในรูป a ± bi
- ค่าลักษณะเฉพาะที่เป็นศูนย์บ่งบอกถึงเมทริกซ์เอกฐาน: เมทริกซ์จะเป็นเมทริกซ์เอกฐาน (ไม่มีตัวผกผัน) ก็ต่อเมื่อมีค่าลักษณะเฉพาะค่าหนึ่งเป็นศูนย์
การระบุค่าของเมทริกซ์ (Matrix Definiteness)
สำหรับเมทริกซ์สมมาตร ค่าลักษณะเฉพาะจะเป็นตัวกำหนดการระบุค่า:
- บวกแน่นอน (Positive definite): ค่าลักษณะเฉพาะทุกตัว > 0
- กึ่งบวกแน่นอน (Positive semi-definite): ค่าลักษณะเฉพาะทุกตัว ≥ 0
- ลบแน่นอน (Negative definite): ค่าลักษณะเฉพาะทุกตัว < 0
- กึ่งลบแน่นอน (Negative semi-definite): ค่าลักษณะเฉพาะทุกตัว ≤ 0
- ไม่แน่นอน (Indefinite): มีทั้งค่าลักษณะเฉพาะที่เป็นบวกและลบผสมกัน
คำถามที่พบบ่อย
ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะคืออะไร?
ค่าลักษณะเฉพาะ (Eigenvalues) และเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ (Eigenvectors) เป็นแนวคิดพื้นฐานในพีชคณิตเชิงเส้น สำหรับเมทริกซ์จัตุรัส A เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ v คือเวกเตอร์ที่ไม่ใช่ศูนย์ซึ่งเมื่อคูณด้วย A แล้ว จะได้ผลลัพธ์เป็นสเกลาร์ทวีคูณของตัวมันเอง: Av = λv โดยสเกลาร์ λ เรียกว่าค่าลักษณะเฉพาะ ในทางเรขาคณิต เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะจะชี้ไปยังทิศทางที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลง (เพียงแค่ถูกขยายหรือหดขนาด) ภายใต้การแปลงเชิงเส้นที่แสดงโดยเมทริกซ์
หาค่าลักษณะเฉพาะได้อย่างไร?
วิธีการหาค่าลักษณะเฉพาะ: 1) สร้างเมทริกซ์ (A - λI) โดยที่ I คือเมทริกซ์เอกลักษณ์ 2) ตั้งค่าดีเทอร์มิแนนต์ det(A - λI) = 0 ซึ่งจะได้พหุนามลักษณะเฉพาะ 3) แก้สมการพหุนามนี้เพื่อหาค่า λ คำตอบที่ได้คือค่าลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์ A
หาเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะได้อย่างไร?
สำหรับแต่ละค่าลักษณะเฉพาะ λ ให้หาเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะโดยการแก้ระบบสมการเอกพันธุ์ (A - λI)v = 0 ซึ่งหมายถึงการหาเวกเตอร์ในปริภูมิสูญ (Null space) ของ (A - λI) คำตอบจะให้ทิศทางของเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ โดยที่ค่าสเกลาร์ทวีคูณที่ไม่ใช่ศูนย์ใดๆ ก็เป็นเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะสำหรับค่าลักษณะเฉพาะนั้นๆ ด้วยเช่นกัน
พหุนามลักษณะเฉพาะคืออะไร?
พหุนามลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์ A คือ det(A - λI) โดยที่ λ คือตัวแปร และ I คือเมทริกซ์เอกลักษณ์ สำหรับเมทริกซ์ 2×2 จะได้พหุนามกำลังสอง และสำหรับเมทริกซ์ 3×3 จะได้พหุนามกำลังสาม รากของพหุนามนี้คือค่าลักษณะเฉพาะของ A
ค่าลักษณะเฉพาะใช้ทำอะไร?
ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะมีการประยุกต์ใช้งานมากมาย เช่น การแก้ระบบสมการเชิงอนุพันธ์, การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ในวิทยาการข้อมูล, อัลกอริทึม PageRank ของ Google, กลศาสตร์ควอนตัม (ตัวสังเกตการณ์และสถานะ), การวิเคราะห์การสั่นสะเทือนในวิศวกรรม, การวิเคราะห์ความเสถียรของระบบไดนามิก และการบีบอัดภาพ
ค่าลักษณะเฉพาะเป็นจำนวนเชิงซ้อนได้หรือไม่?
ได้ ค่าลักษณะเฉพาะสามารถเป็นจำนวนเชิงซ้อนได้ โดยเฉพาะในเมทริกซ์ที่ไม่สมมาตร อย่างไรก็ตาม เมทริกซ์สมมาตรจะมีค่าลักษณะเฉพาะเป็นจำนวนจริงเสมอ สำหรับเมทริกซ์ที่มีองค์ประกอบเป็นจำนวนจริง ค่าลักษณะเฉพาะเชิงซ้อนจะมาเป็นคู่คอนจูเกตเสมอ ซึ่งมักจะบ่งบอกถึงองค์ประกอบของการหมุนในการแปลง
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
- Eigenvalues and Eigenvectors - Wikipedia (ภาษาอังกฤษ)
- ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ - Khan Academy (ภาษาอังกฤษ)
- Characteristic Polynomial - Wikipedia (ภาษาอังกฤษ)
อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:
"เครื่องคิดเลขค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครองคดเลขคาเอกลกษณและเวกเตอรเอกลกษณ/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
โดยทีมงาน miniwebtool อัปเดตเมื่อ: 22 ม.ค. 2026
คุณสามารถลองใช้ AI แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ GPT ของเรา เพื่อแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ของคุณผ่านคำถามและคำตอบด้วยภาษาธรรมชาติ.