חישוב ערכי אגגן ו-Eigenvectors ב- Numpy: Step-by-Step דוגמא למהנדסים

ערכים ואגוקטורים הם מושגים בסיסיים באלגברה ליניארית, בשימוש נרחב ביישומים הנדסיים כגון ניתוח יציבות, ניתוח רטט ודינמיקה מערכתית. פייתון כמו NumPy ו-Sy מספקים כלים יעילים כדי לחדד את הערכים האלה. מאמר זה מציג דוגמא צעד-על-ידי-שלב למהנדסים לחשב ערכי אגניים ו- eigenvectors באמצעות ספריות אלה.

הקמת הסביבה

ראשית, ודא כי NumPy ו-Sy מותקנים בסביבת Python שלך.You יכול להתקין אותם באמצעות pip:

(ב) ,0) ,pip להתקין מספרד של numpy scipyph 1

יצירת המטריקס

Define the matrix שעבורו ברצונך למקם ערכים ו- eigenvectors.בדרך כלל, מריצה זו היא מרובעת ומציאותית או מורכבת.

לדוגמה, יש לקחת בחשבון את המטריקס 3x3 הבא:

(ב) ,0) , 000 ⁇ ⁇

(ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד, כ"ד, כ"ד, כ"ד, כ"ד)

(ב) ויקרא י"ד: "וַיָּבְהִיתִי" (בראשית כ"ד, כ"ד).

(ב) ויקרא י"ד:2, 0,2 ).

חישוב ערכים אגוגנים ו-Eigenvectors

השתמש בפונקציה של SciPy (FLT:0) כדי לחדד ערכים ואגוקטורים:

(ב) ויקרא י"ד: ויקרא י"ד:

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

עקבו אחרי The Results

(ב) ,ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]

להציג את התוצאות:

(ב) ויקרא י"ד: "ה', כ"ד): "ה'" (בראשית כ"ד, כ"ד).

(ב) ויקרא י"ד): "ה'ומַרְסְבֶּה:

סיכום

חישוב ערכי אגגן ואגוקטורים ב- Python באמצעות NumPy ו-SyPy כרוך בהגדרת המריצה, ולאחר מכן החל את הפונקציה FLT:1.התוצאות חיוניות לניתוח תכונות מערכת ביישומים הנדסיים.