Eigen WARTOŚCI

Cześć,

Wartości Eigen daje równanie charakterystyczne układu, w rzeczywistości po rozwiązaniu obwodu RLC pomocą równań różniczkowych Aλ ^ 2 Bλ C = D (λ), roztwór do Aλ ^ 2 Bλ C = 0, to wartości eigen systemu ..Dlatego geometrycznego znaczenia wartości eigen jest to, że daje pozycję biegunów systemu.

 
Hej, co jest ich fizyczne znaczenie.

bo ja np. nie mam systemu i dostał się do eigen wartości to.Co one oznaczają?

thnx

purna

 
cześć,
Ja też nie wiem, co będzie wartości eigen zrobić i jak będą one przydatne przy rozwiązywaniu problemów.proszę mi pomóc.będzie to przydatne dla wszystkich.

thanx

 
nie patrzeć na dany link
http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenvector

 
purnapragna napisał:

Hej, co jest ich fizyczne znaczenie.bo ja np. nie mam systemu i dostał się do eigen wartości to.
Co one oznaczają?thnxpurna
 
Geometrycznie Matrix widać jak osi transformacji.

Matrix stanowiąc o ustalone osie, które nie przynoszą rotacji, ale tylko rozciąganie, ten specjalny osi, są eigen wektor, ten specjalny współczynnik streching są wartości własne.

 
Pozwólcie mi wyjaśnić na przykładzie.

Niech V będzie wektor kolumnowy (3 x 1).Każdy element wektora kolumna może być uważany za componet z "Vector" w trzech wzajemnie prostopadłych osi.

A być (3x3) matrycy.

Teraz, jeśli obliczyć * V zdobędziemy kolejny wektor kolumnowy (3 x 1) twierdzi, U

tj. * V = UTe V i U mogą lub nie mogą mieć tego samego kierunku lub kierunku.Mogą albo maynot mają tę samą wielkość.Więc z tego powodu mnożenia * V Dostaję innego wektora U, która jest rozciągnięta (lub skompresowany) i kierunek zmienił wersję V.

Jeśli obie U i V mają tę samą orientację, to mnożenie * V odpowiada mnożenie przez skalar (λ) w odniesieniu do V, w zależności od kierunku zmian.Następnie tym wektorowej V nazywamy Eigen VECTOR macierzy A. Zatem dla Eigen VECTOR V * V = λV.Ten skalar λ odpowiadającej Eigen VECTOR V nazywa Eigen wartości.

Więc dla Eigen VECTOR V, mnożenie przez macierz może być zastąpione przez mnożenie przez skalar λ.

Możemy zauważyć, że dla każdego Eigen wartość będzie liczba Eigen wektorów, każdy związany z innym przez czynnik skali.Z tego powodu WEKTORY Eigen są obliczane na wielkość jednostki.

Eigen wektorów i Eigen wartości pochodzą od Matrix zaangażowanych.

Eigen wartości mają pewne właściwości

1.Suma Eigen wartości jest równa sumie elementy głównej przekątnej A.

2.Product z Eigen wartości jest równa Wyznacznik A.

Przeczytaj książkę przez Lari Moore adaptacyjne przetwarzanie sygnałów.

Cheers ....
Ostatnio edytowane przez faisalk dniu 26 marca 2009 16:22, edited 4 razy w sumie

 
Wartość eigen macierzy jest określone w następujący sposób: jeśli Ax = λx następnie λ nazywa eigen wartości macierzy A.

Ciągłe sygnały czasu: * e ^ (j * Wo * t) eigen wartość dla systemu LSI H,
od
H (x) = λ * x ---- gdzie x = e ^ (j * Wo * t)
tzn. jeśli i / p do systemu LSI jest sinusoida, to wyjście jest skalowany
(ewentualnie raz przesunięty) wersji tego sinusoida.

Gdy sygnał można przedstawić jako sumę sinusoid przy użyciu transformaty Fouriera
przekształcenia / serii, tj. sumę wartości eigen.Wyjście z systemu LSI może
być reprezentowane jako ważoną sumę wartości eigen / sinusoid.I wag
przekazywane są przez funkcję transferu system LSI "H".

 
You must log in or register to reply here.

Welcome to EDABoard.com

Sponsor

Back
Top