Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА · ОНЛАЙН

Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром

Проверяет строгую положительную определённость через главные миноры и минимальное собственное значение, показывает запас устойчивости и значение квадратичной формы. Для калькулятора «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» задана модель A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0. Проверяется строгое неравенство с заданным допуском; отрицательная определённость и полуопределённость не смешиваются.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
▦
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Вещественный коэффициент для указанной матричной модели.
Вещественный коэффициент для указанной матричной модели.
Вещественный коэффициент для указанной матричной модели.
Вещественный коэффициент для указанной матричной модели.
Вещественный коэффициент для указанной матричной модели.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром

Положительно определена (1 — да)1
Положительно полуопределена (1 — да)1
Отрицательно определена (1 — да)0
Минимальное собственное значение1,2
Максимальное собственное значение3,2
Первый главный минор2,506721
Второй главный минор3,476048
Третий главный минор или определитель4,608
Значение квадратичной формы на пробном векторе3,2
Погрешность спектрального разложения0
След матрицы5,6
Определитель матрицы4,608
Матрица [1,1]2,506721
Матрица [1,2]0,713865
Матрица [1,3]0,629539
Матрица [2,1]0,713865
Матрица [2,2]1,589986
Матрица [2,3]0,343919
Матрица [3,1]0,629539
Матрица [3,2]0,343919
Матрица [3,3]1,503293

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Проверяет строгую положительную определённость через главные миноры и минимальное собственное значение, показывает запас устойчивости и значение квадратичной формы.

Модель: A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0. Соблюдайте условия применимости матрицы.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром

Проверяет строгую положительную определённость через главные миноры и минимальное собственное значение, показывает запас устойчивости и значение квадратичной формы. Проверяется строгое неравенство с заданным допуском; отрицательная определённость и полуопределённость не смешиваются. Для задачи «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» матрица построена по явно указанным входным коэффициентам.

Вторая группа исследует кратные значения. Часть собственных направлений при этом не фиксируется единственным образом; геометрическая кратность и число жордановых блоков имеют самостоятельное значение. В частности, модель «A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0» определяет, какие алгебраические инварианты можно сравнивать.

Как проверить определённость

Для симметричной матрицы условие положительной определённости равносильно положительности всех собственных значений. В малой размерности удобно дополнительно смотреть главные угловые миноры. Для несимметричной матрицы квадратичная форма зависит только от симметричной части (A+Aᵀ)/2. В проверочном примере используется запись «A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0», так что при перестановке коэффициентов смысл расчёта меняется.

Для этой модели используется запись «A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0». Вторая группа исследует кратные значения. Часть собственных направлений при этом не фиксируется единственным образом; геометрическая кратность и число жордановых блоков имеют самостоятельное значение. Например, на странице «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» можно изменить Спектральный сдвиг δ и сравнить значение результата с исходным примером.

Что означают исходные числа

Коэффициенты задаются непосредственно: Повторённое значение λ, Спектральный сдвиг δ, Азимут направления. Дальше используются Угол наклона, Порог положительности. Каждое число входит в матрицу, её проверку, выбранный вектор либо критерий численной допустимости. Для этого оператора важно явно указать Повторённое значение λ, Спектральный сдвиг δ, Азимут направления: от этих величин зависит матрица и последующий результат.

В примере Начальные значения: Повторённое значение λ = 1.2, Спектральный сдвиг δ = 2, Азимут направления = 0.5, Угол наклона = 0.4, Порог положительности = 1e-05. Размерность матрицы задана явно — введите коэффициенты в подписанные поля и сравните не только первый результат, но и контрольные инварианты. Например, на странице «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» можно изменить Азимут направления и сравнить значение результата с исходным примером.

Порядок вычисления

Сначала строится оператор по выбранной модели. Затем рассчитываются Положительно определена (1 — да), Положительно полуопределена (1 — да), Отрицательно определена (1 — да). Для симметричного оператора используется устойчивое диагонализующее преобразование; в задачах с дефектностью применяются точные алгебраические критерии. Критерии применяются именно к модели «A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0»; при переходе к другой матрице вычислительную постановку нужно проверить заново.

При численных операциях округление производится при выдаче ответа, а промежуточные вычисления идут с двойной точностью. Результат нельзя безоговорочно переносить на матрицы других размеров и с другой структурой. Например, на странице «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» можно изменить Угол наклона и сравнить значение результата с исходным примером.

Чтение результата

Для исходного примера получено: Положительно определена (1 — да) = 1, Положительно полуопределена (1 — да) = 1, Отрицательно определена (1 — да) = 0, Минимальное собственное значение = 1.2. Сопоставление нескольких этих величин помогает увидеть как алгебраическое свойство оператора, так и качество вычисления. Практический контроль проводится для случая «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром», а не для абстрактной матрицы без заданных коэффициентов.

Строгая положительность и полуопределённость — разные свойства: нулевое собственное значение исключает строгую положительность. Порог eps позволяет решить, насколько близкий к нулю результат следует считать неопределённым численно. Например, на странице «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» можно изменить Порог положительности и сравнить значение результата с исходным примером.

Особые случаи и ограничения

Проверяется строгое неравенство с заданным допуском; отрицательная определённость и полуопределённость не смешиваются. Отдельно проверяйте входы Повторённое значение λ, Спектральный сдвиг δ, Азимут направления: именно они могут приблизить оператор к предельному математическому случаю.

При близких собственных числах геометрическая кратность не определяется только числом совпавших значений. Величины, описывающие невырожденность, трактуйте с учётом установленного допуска. За пределами семейства формула не заменяет общий символический расчёт матриц. Например, на странице «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» можно изменить Повторённое значение λ и сравнить значение результата с исходным примером.

Для чего применять в практике

В линейных моделях спектр описывает независимые направления, определённость позволяет оценить квадратичный функционал, а число обусловленности — устойчивость расчёта. Полярное разложение разделяет вращательную и растягивающую части. Для оценки полезно отслеживать, как изменение коэффициентов отражается на инвариантах в модели «A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0».

Сравнивайте результаты при изменении значимых коэффициентов, особенно если оператор близок к особой точке: Матрица [3,1], Матрица [3,2], Матрица [3,3]. Не используйте результат в качестве доказательства вне указанных ограничений. Например, на странице «Положительность 3×3 с двукратно вырожденным спектром» можно изменить Спектральный сдвиг δ и сравнить значение результата с исходным примером.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0

Проверенные примеры

Пример с заполненными исходными полями

Начальные значения: Повторённое значение λ = 1.2, Спектральный сдвиг δ = 2, Азимут направления = 0.5, Угол наклона = 0.4, Порог положительности = 1e-05.

Калькулятор выдаёт: Положительно определена (1 — да) = 1, Положительно полуопределена (1 — да) = 1, Отрицательно определена (1 — да) = 0, Минимальное собственное значение = 1.2. Измените один из параметров и сравните показанные величины.

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Введите Повторённое значение λ, Спектральный сдвиг δ, Азимут направления, Угол наклона, Порог положительности.
  2. Расчёт основан на модели «A=λI+δuuᵀ, положительна ⇔ min(λ,λ+δ)>0». Перед применением проверьте её симметрию, размерность и допустимость выбранных коэффициентов.
  3. Сравните Положительно определена (1 — да), Положительно полуопределена (1 — да), Отрицательно определена (1 — да), Минимальное собственное значение. При проверке устойчивости отдельно используйте оценку погрешности или невязку.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Чем этот расчёт отличается от простого поиска определителя?

Проверяет строгую положительную определённость через главные миноры и минимальное собственное значение, показывает запас устойчивости и значение квадратичной формы. Проверяется строгое неравенство с заданным допуском; отрицательная определённость и полуопределённость не смешиваются.

Почему матрица задана определённой формой?

Здесь исследуется конкретное семейство операторов; входные поля определяют все используемые коэффициенты и условия, а не произвольную символьную матрицу.

Как проверить результат?

Пример расчёта приведён на странице. В архив также входят контрольные наборы с независимой проверкой линейной алгебры через NumPy.

Похожие калькуляторы

▦ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

QR-разложение прямоугольной матрицы — анализ чувствительности

Находит экономное QR-разложение прямоугольной матрицы, проверяет ортогональность Q и ошибку восстановления A=QR. Вычисляется не только решение, но и его изменение относительно невозмущённой системы. Модель A(δ)=[a+δ b; c d; 1 t], Δx=x(δ)−x(0).

▦ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

QR-разложение прямоугольной матрицы — зависимость от параметра t

Находит экономное QR-разложение прямоугольной матрицы, проверяет ортогональность Q и ошибку восстановления A=QR. Параметр меняет два коэффициента матрицы с противоположными знаками; в особой точке возможен переход ранга. Модель A(t)=[a+t b; c d−t; e 1].

▦ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга

Находит экономное QR-разложение прямоугольной матрицы, проверяет ортогональность Q и ошибку восстановления A=QR. Строки пропорциональны: псевдообращение даёт решение минимальной нормы, обычного обратного оператора нет. Модель A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_900063/

Предварительный просмотр