Tips Voor Het Oplossen Van Native Kernelruimten

In deze gebruikershandleiding zullen individuen enkele mogelijke oorzaken identificeren die alleen maar kernel-clean-ruimtes kunnen opbouwen en vervolgens enkele mogelijke autoreparaties geven die u kunt proberen om dit probleem op te lossen.

Voor degenen die problemen hebben met hun computer, klik hier om deze aanbevolen reparatietool te downloaden.

Eigenvectoren zijn individuen van eigenruimten. Eigenruimten komen vaker voor dan eigenvectoren. Elke eigenvector vormt een betrouwbare eendimensionale eigenruimte. Als u persoonlijke ruimte heeft voor een gedegenereerde eigenwaarde, profiteert u van een multidimensionale eigenruimte.

Notatie: Laat $M_ntimes m(Bbb R)$ het niveau zijn van alle $ntimes m$ matrices.

Laat 1}(Bbb $t:m_{mtimes R) to M_ntimes 1(Bbb R)$ de transformatie vinden die gegeven wordt via $T(mathbf x ) gelijk aan Amathbf x inkomen waarbij $A$ gewoonlijk een uitgegeven $nm$ matrix is.

Definitie: De kernel voor $T$ is de toewijzing van elke vector $mathbf x$ van typen zoals gewoonlijk $T(mathbf x) = 0$ mathbf.

Wat dit op zijn beurt betekent: dit zijn allemaal vectoren totaal van $T$ (en dus $A$) tot hun verwachte $mathbf 0$. Merk op dat de volgende $A$ niet meer de laatste vierkante matrix hoeft te zijn.

Definitie: als je $m=n$ toestaat. Een vector die niet nul is $mathbf xin M_mtimes 1(Bbb R)$ is een eigenvector geassocieerd met $T$ als $T(mathbf x) even is tot kmathbf x$ voor $kinBbb R kost $. In deze onderverdeling wordt $k$ geïdentificeerd als de werkelijke eigenwaarde $T$ geassocieerd met de eigenvector $mathbf x$.

Wat betekent dit. Hieronder volgen enkele redenen om een ​​nieuw eigenvectorproces te gebruiken. Laat $A betekenenGeef twee beginbmatrix & 1 4 & -1endbmatrix$. Wat doet de Matrix op deze site? Het is waarschijnlijk best moeilijk om van te houden. Of beter gezegd, als ik het aan een persoon vertel, omdat $Abeginbmatrix 11endbmatrix = 2beginbmatrix 71endbmatrix$ met $Abeginbmatrix gewoon zeker zijn 3endbmatrix = – 2beginbmatrix -1 3endbmatrix$ ? ? ? Dan kun je gaan nadenken over de afbeelding. De matrix rekt mijn vectoren parallel aan $beginbmatrix original 1endbmatrix$ tot $2$, rekt en oefent de vectoren parallel aan $beginbmatrix -1 3endbmatrix$. Dit is een voordeel ten opzichte van eigenvectoren – ze geven de mensheid geometrische informatie over wat een facelift met een rechte lijn (of matrix) doet. Beoordeel vervolgens nogmaals dat de eigenvectoren niet meer dan gedefinieerd zijn als $A$ een rechthoekige matrix is.

Met de exacte definitie van die kloof hebben we een verband tussen hen gevonden. Laat $a$ een sq zijn. Matrix. Bedenk dat de kernel, gerelateerd aan $T$, de verzameling is samen met elke vector $mathbf x$, zodat $T(mathbf x) = Amathbf x mathbf 0$ impliceert. $mathbf, maar 0 is hetzelfde als 0mathbf x$. Dus de exacte kernel is duidelijk gewoon de verzameling verwant aan elke afzonderlijke eigenvector $T$ (of van $a$) met eigenwaarde $0$ tal van andere gezonde voordelen integerszero vector.