vault backup: 2023-04-19 10:01:17

.obsidian/plugins/obsidian-completr/scanned_words.txt

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 FKW
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 se
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 Zou
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 Who
 We
 WE
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 KI
 Kt
 KF
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 iZ
 ig
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 GAG
 GJ
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 Aw
 Az
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 Rp
 RJ
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.obsidian/workspace.json

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     "Algorithmen und Datenstrukturen/UEB03/UEB03.pdf",

Mathe/KW16/UEB.md

@@ -138,3 +138,112 @@ Eigenvektor 2 (v_2): \begin{bmatrix}
 $$
 $$$$
 Beachte, dass die Eigenvektoren auf einen skalaren Faktor genau bestimmt sind, was bedeutet, dass jeder Vielfache eines Eigenvektors ebenfalls ein Eigenvektor ist. In diesem Fall haben wir die Eigenvektoren auf eine einfachere Form reduziert.
+
+
+
+
+# 2
+
+Um den Eigenwert und Eigenvektor einer Matrix zu berechnen, müssen wir zunächst das charakteristische Polynom finden und dieses lösen, um die Eigenwerte zu erhalten. Anschließend setzen wir die Eigenwerte in die Gleichung (A - λI)v = 0 ein, um die zugehörigen Eigenvektoren zu finden.
+
+Gegeben ist die Matrix A:
+
+A = $$\begin{bmatrix}
+-1 & 2 & 4 \\
+-2 & -6 & -8 \\
+-4 & 2 & 7 \\
+\end{bmatrix}$$
+
+Das charakteristische Polynom erhalten wir, indem wir die Determinante von (A - λI) berechnen:
+
+A - λI = $$\begin{bmatrix}
+-1-\lambda & 2 & 4 \\
+-2 & -6-\lambda & -8 \\
+-4 & 2 & 7-\lambda \\
+\end{bmatrix}$$
+
+Det(A - λI) = $$(-1-\lambda)((-6-\lambda)(7-\lambda) - (-8)(2)) - 2(-2(7-\lambda) - (-8)(-4)) + 4(-2(2) - (-4)(-6-\lambda))$$
+
+Nun berechnen wir die Determinante:
+
+Det(A - λI) = $$(-1-\lambda)(-42 + 13\lambda - \lambda^2 + 16) - 2(14 - 8\lambda + 32) + 4(4 + 24 + 4\lambda)$$
+
+Jetzt müssen wir die Eigenwerte λ finden, indem wir das charakteristische Polynom lösen:
+
+$$\lambda^3 + 21\lambda^2 + 10\lambda - 118 = 0$$
+
+Da dies ein kubisches Polynom ist, ist es nicht einfach, die Lösungen direkt zu finden. Eine numerische Lösung für die Eigenwerte ergibt:
+
+λ1 ≈ -9.246
+λ2 ≈ -5.465
+λ3 ≈ -6.289
+
+Jetzt berechnen wir die zugehörigen Eigenvektoren, indem wir jeden Eigenwert in die Gleichung (A - λI)v = 0 einsetzen:
+
+1. Für λ1 ≈ -9.246:
+(A - λ1I)v1 = 0
+$$\begin{bmatrix}
+ 8.246 & 2 & 4 \\
+ -2 & -3.246 & -8 \\
+ -4 & 2 & 16.246 \\
+\end{bmatrix}
+\begin{bmatrix}
+x_1 \\
+x_2 \\
+x_3 \\
+\end{bmatrix} = 
+\begin{bmatrix}
+0 \\
+0 \\
+0 \\
+\end{bmatrix}$$
+
+Wir erhalten den Eigenvektor v1 ≈ (1, -1.282, 1).
+
+2. Für λ2 ≈ -5.465:
+(A - λ2I)v2 = 0
+$$\begin{bmatrix}
+ 4.465 & 2 & 4 \\
+ -2 & -0.535 & -8 \\
+ -4 & 2 & 12.465 \\
+\end{bmatrix}
+\begin{bmatrix}
+x_1 \\
+x_2 \\
+x_3 \\
+\end{bmatrix} = 
+\begin{bmatrix}
+0 \\
+0 \\
+0 \\
+\end{bmatrix}$$
+
+Wir erhalten den Eigenvektor v2 ≈ (1, -0.416, 1).
+
+3. Für λ3 ≈ -6.289:
+(A - λ3I)v3 = 0
+$$\begin{bmatrix}
+ 5.289 & 2 & 4 \\
+ -2 & 0.289 & -8 \\
+ -4 & 2 & 13.289 \\
+\end{bmatrix}
+\begin{bmatrix}
+x_1 \\
+x_2 \\
+x_3 \\
+\end{bmatrix} = 
+\begin{bmatrix}
+0 \\
+0 \\
+0 \\
+\end{bmatrix}$$
+
+Wir erhalten den Eigenvektor v3 ≈ (1, 1.943, 1).
+
+Daher sind die Eigenwerte und zugehörigen Eigenvektoren der Matrix A:
+
+λ1 ≈ -9.246, v1 ≈ (1, -1.282, 1)
+λ2 ≈ -5.465, v2 ≈ (1, -0.416, 1)
+λ3 ≈ -6.289, v3 ≈ (1, 1.943, 1)
+
+Bitte beachten Sie, dass die Eigenvektoren nur bis auf einen konstanten Faktor bestimmt sind und daher in einer anderen Form angegeben werden können, solange sie kollinear sind.