선형이 적은 대수적 배경을 가진 사람들에게는 다음과 같이 간단합니다. 주어진 복잡한 2x2 행렬 의 고유 값과 고유 벡터 를 결정합니다 . I / O 세부 정보 등의 문제로 넘어갈 수 있습니다. 고유 시스템에 대해 약간의 새로 고침이 필요한 경우 계속 읽으십시오.
배경
행렬 A 의 특성 방정식 은 다음 과 같이 정의됩니다.
det| A - λI | = 0
여기서 λ는 복잡한 (스칼라) 매개 변수이고, I는 단위 행렬이고 DET가 | ... | 는 IS 결정은 . 다항식의 좌측 평가하여 λ는 상기 특성 다항식 , 2 × 2 행렬의 경우와 이차된다. 이 특성 방정식의 해는 A 의 고유 값 으로 , λ 1 과 λ 2 로 표시됩니다 .
이제 A 의 고유 벡터 v i 가 충족됩니다
A vi = λi vi
각 λ i 에 대해 이것은 두 개의 미지수 ( vi i 의 성분)로 된 두 개의 방정식 시스템을 제공하며 , 이는 매우 쉽게 풀 수 있습니다. 시스템이 실제로 지정되어 있지 않으며 고유 벡터의 크기는 방정식에 의해 결정되지 않습니다. 우리는 일반적으로 고유 벡터가 정규화되기를 원할 것이다. 즉 √ (| x | 2 + | y | 2 ) = 1. 여기서 x 와 y 는 벡터 성분이다. | x | 2 에 x 의 복소 공액이 곱해집니다.
고유 값은 변성, 즉 λ 1 = λ 2 일 수 있습니다. 이 경우 두 개의 선형 독립 고유 벡터를 사용하여 단일 방정식 시스템을 만족시킬 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.
도전
복소수 요소를 가진 2x2 행렬이 주어지면 두 고유 값 (각각 동일한 고유 값)과 각 고유 값에 대해 정규화 된 고유 벡터를 결정합니다. 결과 숫자는 3 자리 이상의 10 진수로 정확해야합니다. 행렬 요소의 실수 부와 허수 부가 [-1,1] 범위에 있다고 가정 할 수 있습니다 .
STDIN, 명령 줄 인수, 프롬프트 또는 함수 인수를 통해 입력을 받아 함수 나 프로그램을 작성할 수 있습니다. 결과를 대화 상자 또는 함수 반환 값으로 STDOUT에 출력 할 수 있습니다.
입력 및 출력에 편리한 (모호하지 않은) 문자열 또는 목록 형식을 사용할 수 있습니다. 플로트 쌍 또는 복소수 유형 중에서 선택하여 개별 숫자를 나타낼 수도 있습니다.
고유 시스템 (예 : Mathematica Eigenvectors
또는 Eigensystem
) 또는 방정식 솔버 를 푸는 데 내장 함수를 사용해서는 안됩니다 .
이것은 코드 골프이므로 가장 짧은 대답 (바이트)이 이깁니다.
예
각 예는 입력, 고유 값 및 해당 고유 벡터의 순서대로 세 줄입니다. 고유 벡터는 위상까지만 결정되며 고유 값이 변하는 경우 고유 벡터는 실제로 임의적 일 수 있습니다 (첫 번째 예에서와 같이).
[[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]]
[1.0, 1.0]
[[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]]
[[0.0, 0.4], [-0.1, -0.4]]
[-0.2, -0.2]
[[0.894427, -0.447214], [0.894427, -0.447214]]
[[0.3, 0.1], [0.4, -0.9]]
[-0.932456, 0.332456]
[[-0.0808731, 0.996724], [0.951158, 0.308703]]
[[0.5, -1.0], [0.8, -0.5]]
[0.74162i, - 0.74162i]
[[0.745356, 0.372678 - 0.552771i], [0.745356, 0.372678 + 0.552771i]]
[[-0.0539222 + 0.654836i, -0.016102 + 0.221334i], [0.739514 - 0.17735i, -0.0849216 + 0.77977i]]
[0.238781 + 0.984333i, -0.377625 + 0.450273i]
[[0.313668 + 0.322289i, 0.893164], [-0.236405 - 0.442194i, 0.865204]]
[[-0.703107 - 0.331792i, 0.286719 - 0.587305i], [-0.418476 + 0.396347i, -0.885934 + 0.50534i]]
[-1.13654 - 0.32678i, -0.4525 + 0.500329i]
[[0.833367, -0.248208 - 0.493855i], [-0.441133 - 0.408236i, 0.799215]]
[[-0.156312 + 0.788441i, 0.045056 - 0.579167i], [0.130741 - 0.97017i, 0.049183 - 0.590768i]]
[-0.181759 + 1.11738i, 0.0746298 - 0.919707i]
[[0.86955, -0.493846 + 0.000213145i], [0.318856 - 0.0181135i, 0.94763]]