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- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/Libro%3A_%C3%81lgebra_lineal_(Schilling%2C_Nachtergaele_y_Lankham)/07%3A_Valores_propios_y_vectores_propios/7.06%3A_Diagonalizaci%C3%B3n_de%5C(2%5Ctimes_2%5C)_matrices_and_ApplicationsEn otras palabras, los valores propios para\(T\) son exactamente los\(\lambda \in \mathbb{F}\) para los cuales\(p(\lambda) = 0\), y los vectores propios para\(T\) asociados a un valor propio\(\lambda\...En otras palabras, los valores propios para\(T\) son exactamente los\(\lambda \in \mathbb{F}\) para los cuales\(p(\lambda) = 0\), y los vectores propios para\(T\) asociados a un valor propio\(\lambda\) son exactamente los vectores distintos de cero\(v = \begin{bmatrix} v_{1} \\ v_{2} \end{bmatrix} \in \mathbb{F}^2\) que satisfacen System\ ref {7.6.1}.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/Libro%3A_%C3%81lgebra_lineal_(Schilling%2C_Nachtergaele_y_Lankham)/07%3A_Valores_propios_y_vectores_propios/7.03%3A_Matrices_diagonalesEsto significa que la matriz\(M(T)\) para\(T\) con respecto a la base de los vectores propios\((v_1,\ldots,v_n)\) es diagonal, y así llamamos\(T\) diagonalizable:\ begin {equation*} M (T) =\ begin {bm...Esto significa que la matriz\(M(T)\) para\(T\) con respecto a la base de los vectores propios\((v_1,\ldots,v_n)\) es diagonal, y así llamamos\(T\) diagonalizable:\ begin {equation*} M (T) =\ begin {bmatrix}\ lambda_1 & & 0\\ &\ ddots &\\ 0&\ lambda_n\ end {bmatrix}. \ end {ecuación*}
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/Libro%3A_%C3%81lgebra_lineal_(Schilling%2C_Nachtergaele_y_Lankham)/11%3A_El_teorema_espectral_para_mapas_lineales_normales/11.07%3A_Descomposici%C3%B3n_de_valor_%C3%BAnicoLa descomposición de valor único generaliza la noción de diagonalización.
- https://espanol.libretexts.org/Fisica/Fisica_Matematica_y_Pedagogia/F%C3%ADsica_Computacional_(Chong)/06%3A_Problemas_de_autovalor/6.01%3A_Datos_b%C3%A1sicos_sobre_problemas_de_autovalorEsto se puede probar tomando el determinante de la ecuación de transformación de similitud, y usando (i) la propiedad del determinante que\(\det(\mathbf{U}\mathbf{V}) = \det(\mathbf{U})\det(\mathbf{V}...Esto se puede probar tomando el determinante de la ecuación de transformación de similitud, y usando (i) la propiedad del determinante que\(\det(\mathbf{U}\mathbf{V}) = \det(\mathbf{U})\det(\mathbf{V})\), y (ii) el hecho de que el determinante de una matriz diagonal es el producto de los elementos a lo largo de la diagonal.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/%C3%81lgebra_Lineal_Interactiva_(Margalit_y_Rabinoff)/05%3A_Valores_propios_y_vectores_propios/5.03%3A_Diagonalizaci%C3%B3nLas matrices diagonales son el tipo de matrices más fáciles de entender: simplemente escalan las direcciones de coordenadas por sus entradas diagonales. Esta sección está dedicada a la pregunta: “¿Cuá...Las matrices diagonales son el tipo de matrices más fáciles de entender: simplemente escalan las direcciones de coordenadas por sus entradas diagonales. Esta sección está dedicada a la pregunta: “¿Cuándo es una matriz similar a una matriz diagonal?” Esta sección está dedicada a la pregunta: “¿Cuándo es una matriz similar a una matriz diagonal?” Veremos que el álgebra y geometría de tal matriz es relativamente fácil de entender.
