Eigenvalues و eigenvectors مفاهیم اساسی در Algebra خطی هستند که به طور گسترده در برنامه های مهندسی مانند تجزیه و تحلیل ثبات، تجزیه و تحلیل ارتعاش و پویایی سیستم استفاده از کتابخانه های پایتون مانند NumPy و SciPy ابزار کارآمد برای محاسبه این ارزش ها ارائه می دهد.این مقاله یک مثال گام به گام برای مهندسان برای محاسبه ارزش های ژنتیکی و geneictors با استفاده از این کتابخانه ها ارائه می دهد.

تنظیم محیط زیست

اول اینکه، اطمینان حاصل کنید که NumPy و SciPy در محیط پایتون شما نصب شده اند.شما می توانید آنها را با استفاده از pip نصب کنید:

[[ویرایش] [۱]

ایجاد ماتریس

ماتریسی را تعریف کنید که می خواهید eigenvalues و eigenvectors را محاسبه کنید، به طور معمول، این ماتریس مربع و واقعی یا پیچیده است.

به عنوان مثال، ماتریس 3x3 زیر را در نظر بگیرید:

[در این باره] [مشرکان] [[[۱]] [۱] [۱۰]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

[[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [[۱۰]]] [[۳]] [[۱۰]]] [[۳]] [۲]] [۱۰] [۱] [۲] [۳] [۲] [۱] [۲] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۲] [۲] [۲] [۳] [۳] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۲] [۲] [۳] [۳]

[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱۰]

[[ویرایش] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲]

محاسبه ارزش های Eigen و Eigenvectors

استفاده از تابع SciPy (FLT:0) برای محاسبه eigenvalues و eigenvectors:

[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱]

[در این باره]: [۱] ارزش های ژنتیکی، eigenvectors = eig (A)[۱۰]

تفسیر نتایج

[[رده:رده:]]> [[رده:رده:رده:]]>

برای نمایش نتایج:

[[ویرایش] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

[[ویرایش] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه

محاسبه eigenvalues و eigenvectors در پایتون با استفاده از NumPy و SciPy شامل تعریف ماتریس، سپس استفاده از تابع نتایج برای تجزیه و تحلیل خواص سیستم در برنامه های مهندسی ضروری است.