Eigenvalues Eigenvectors
1. نبدأ بتعريف مصفوفة بسيطة كمثال. لنأخذ المصفوفة $$A = \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 2 \end{bmatrix}$$.
2. لإيجاد القيم الذاتية لمصفوفة $$A$$، نستخدم المعادلة $$\det(A - \lambda I) = 0$$ حيث $$I$$ هي مصفوفة الوحدة و$$\lambda$$ القيم الذاتية.
3. نحسب $$A - \lambda I = \begin{bmatrix} 2 - \lambda & 1 \\ 1 & 2 - \lambda \end{bmatrix}$$.
4. نحسب المحدد:
$$\det(A - \lambda I) = (2 - \lambda)(2 - \lambda) - 1 \times 1 = (2 - \lambda)^2 - 1$$
5. نساوي المحدد بالصفر لإيجاد القيم الذاتية:
$$(2 - \lambda)^2 - 1 = 0$$
6. نبسط المعادلة:
$$ (2 - \lambda)^2 = 1 $$
$$ 2 - \lambda = \pm 1 $$
7. نحسب القيمتين:
- إذا كان $$2 - \lambda = 1$$ فإن $$\lambda = 1$$
- إذا كان $$2 - \lambda = -1$$ فإن $$\lambda = 3$$
8. إذن القيم الذاتية للمصفوفة $$A$$ هي $$\lambda_1 = 1$$ و$$\lambda_2 = 3$$.
9. لإيجاد الأشعة (اتجاهات القيم الذاتية)، نوجد متجهات القيمة الذاتية لكل قيمة:
10. للقيمة $$\lambda_1 = 1$$:
$$ (A - 1I)x = 0 \Rightarrow \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} $$
11. من المعادلة الأولى: $$x_1 + x_2 = 0 \Rightarrow x_2 = -x_1$$، نبسط لنجد $$x = \begin{bmatrix} 1 \\ -1 \end{bmatrix}$$ كاتجاه للقيمة الذاتية $$1$$.
12. للقيمة $$\lambda_2 = 3$$:
$$ (A - 3I)x = 0 \Rightarrow \begin{bmatrix} -1 & 1 \\ 1 & -1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} $$
13. المعادلة الأولى: $$-x_1 + x_2 = 0 \Rightarrow x_2 = x_1$$، إذن المتجه الاتجاهي هو $$x = \begin{bmatrix} 1 \\ 1 \end{bmatrix}$$.
14. بإيجاز:
- القيم الذاتية: $$1$$ و$$3$$.
- الأشعة: للـ $$1$$ اتجاه $$\begin{bmatrix} 1 \\ -1 \end{bmatrix}$$، وللـ $$3$$ اتجاه $$\begin{bmatrix} 1 \\ 1 \end{bmatrix}$$.
هذا يشرح خطوة بخطوة إيجاد القيم الذاتية والأشعة لمصفوفة بسيطة.