Tips För Att Lösa Inbyggda Kärnutrymmen

I den här användarhandboken skulle vi förmodligen identifiera några möjliga orsaker som en majoritet av kärnrens utrymmen kan skapa och även tillhandahålla några möjliga korrigeringar som du vanligtvis kan försöka åtgärda detta i sin tur.

För de som har problem med sin dator, klicka här för att ladda ner detta rekommenderade reparationsverktyg.

Egenvektorer är användare tillsammans med egenrum. Egenrum är vanligare eftersom egenvektorer. Varje egenvektor bildar ditt eget endimensionella egenrum. Om du har utrymme som stöd för ett degenererat egenvärde får du ett faktiskt flerdimensionellt egenrum.

Notering: Låt $M_ntimes m(Bbb R)$ vara samlingen kopplad till alla $ntimes m$ matriser.

Låt 1}(Bbb $t:m_{mtimes R) to M_ntimes 1(Bbb R)$ komma över transformationen som ges av $T(mathbf x) motsvarande Amathbf x $ där $A$ vanligtvis är en viss $nm$ matris.

Definition: Kärnan i $T$ är vanligtvis allokeringen av alla vektorer $mathbf x$ av typer som $T(mathbf x) = 0$ mathbf.

Vad detta kräver: dessa är alla vektorer som tillhandahålls av $T$ (och därför $A$) till den önskade $mathbf 0$. Observera att i den här artikeln behöver $A$ inte vara den huvudsakliga sista kvadratiska matrisen.

Definition: låt $m=n$. En vektor som inte är noll $mathbf xin M_mtimes 1(Bbb R)$ är en egenvektor skapad av $T$ om $T(mathbf x) är lika med att kunna kmathbf x$ för $k inBbb R prissättning $ . I detta fall kan $k$ identifieras som egenvärdet $T$ tillsammans med egenvektorn $mathbf x$.

Vad betyder detta. Följande är en handfull anledningar till att använda egenvektorakten. Låt $A betyda Ger 1 beginbmatrix & first 4 & -1endbmatrix$. Vad gör Matrix här? Det är nog ganska svårt att säga. Eller snarare, om jag sa till dig, att se att $Abeginbmatrix 11endbmatrix = 2beginbmatrix 71endbmatrix$ och dessutom $Abeginbmatrix bara är några 3endbmatrix är lika med – 2beginbmatrix -1 3endbmatrix$ ? Sedan kan du börja se hela bilden. Matrisen sträcker en viss vektor parallellt med $beginbmatrix först 1endbmatrix$ involverad med $2$, sträcker ut och flyttar vilka vektorerna parallellt med $beginbmatrix -1 3endbmatrix$. Detta är en fördel jämfört med egenvektorer – de ger oss matematisk information om vad en rak linje (eller matris) ansiktslyftning gör. Notera sedan denna gång att egenvektorerna endast är detaljerade om $A$ är en jardinmatris.

Med den exakta definitionen av utrymmet hittade vi ett samband mellan någon av dem. Låt $a$ vara en kuddmatris. Kom ihåg att kärnan, analogt med $T$, är uppsättningen av i stort sett varje vektor $mathbf x$, så $T(mathbf x) antyder att Amathbf x är lika med mathbf 0$. $mathbf, men 0 är lika med det skulle 0mathbf x$. Således har kärnan alltid helt klart bara varit samlingen av varje enskild distinkt egenvektor $T$ (eller med $a$) med egenvärde $0$ plus heltalsnollvektor.