Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА · ОНЛАЙН

Диапазон положительной определённости параметрической формы

Проверяет строгую положительную определённость через главные миноры и минимальное собственное значение, показывает запас устойчивости и значение квадратичной формы. Для калькулятора «Диапазон положительной определённости параметрической формы» задана модель A(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b². 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.
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

Диапазон положительной определённости параметрической формы

Положительно определена (1 — да)1
Положительно полуопределена (1 — да)1
Отрицательно определена (1 — да)0
Минимальное собственное значение1,447004
Максимальное собственное значение3,952996
Первый главный минор3,8
Второй главный минор5,72
Третий главный минор или определитель5,72
Значение квадратичной формы на пробном векторе12,6
Погрешность спектрального разложения0
След матрицы5,4
Определитель матрицы5,72
Матрица [1,1]3,8
Матрица [1,2]0,6
Матрица [2,1]0,6
Матрица [2,2]1,6

«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(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b². Соблюдайте условия применимости матрицы.

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

Диапазон положительной определённости параметрической формы

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 «Диапазон положительной определённости параметрической формы» матрица построена по явно указанным входным коэффициентам.

В четвёртой группе коэффициенты зависят от параметра t. Вблизи критических значений структуры спектра, определённость или устойчивость могут меняться резко. В частности, модель «A(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b²» 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(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b²», так что при перестановке коэффициентов смысл расчёта меняется.

Для этой модели используется запись «A(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b²». В четвёртой группе коэффициенты зависят от параметра t. Вблизи критических значений структуры спектра, определённость или устойчивость могут меняться резко. Например, на странице «Диапазон положительной определённости параметрической формы» можно изменить Внедиагональный коэффициент b и сравнить значение результата с исходным примером.

Что означают исходные числа

Коэффициенты задаются непосредственно: Начальный коэффициент a, Внедиагональный коэффициент b, Начальный коэффициент c. Дальше используются Изменение первого элемента с t, Изменение второго элемента с t, Параметр t, Пробный вектор x, Пробный вектор y, Порог строгой положительности. Каждое число входит в матрицу, её проверку, выбранный вектор либо критерий численной допустимости. Для этого оператора важно явно указать Начальный коэффициент a, Внедиагональный коэффициент b, Начальный коэффициент c: от этих величин зависит матрица и последующий результат.

В примере Начальные значения: Начальный коэффициент a = 3, Внедиагональный коэффициент b = 0.6, Начальный коэффициент c = 2, Изменение первого элемента с t = 0.4, Изменение второго элемента с t = -0.2, Параметр t = 2, Пробный вектор x = 1, Пробный вектор y = 2, Порог строгой 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 «Диапазон положительной определённости параметрической формы» можно изменить Начальный коэффициент c 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(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b²»; 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 «Диапазон положительной определённости параметрической формы» можно изменить Изменение первого элемента с t 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 = 1.4470036. Сопоставление нескольких этих величин помогает увидеть как алгебраическое свойство оператора, так и качество вычисления. Практический контроль проводится для случая «Диапазон положительной определённости параметрической формы», 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 «Диапазон положительной определённости параметрической формы» можно изменить Изменение второго элемента с t 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 Начальный коэффициент a, Внедиагональный коэффициент b, Начальный коэффициент c: 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 «Диапазон положительной определённости параметрической формы» можно изменить Параметр t 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(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b²».

Сравнивайте результаты при изменении значимых коэффициентов, особенно если оператор близок к особой точке: Матрица [1,2], Матрица [2,1], Матрица [2,2]. Не используйте результат в качестве доказательства вне указанных ограничений. Например, на странице «Диапазон положительной определённости параметрической формы» можно изменить Пробный вектор x и сравнить значение результата с исходным примером.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

A(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b²

Проверенные примеры

Пример с заполненными исходными полями

Начальные значения: Начальный коэффициент a = 3, Внедиагональный коэффициент b = 0.6, Начальный коэффициент c = 2, Изменение первого элемента с t = 0.4, Изменение второго элемента с t = -0.2, Параметр t = 2, Пробный вектор x = 1, Пробный вектор y = 2, Порог строгой положительности = 1e-05.

Калькулятор выдаёт: Положительно определена (1 — да) = 1, Положительно полуопределена (1 — да) = 1, Отрицательно определена (1 — да) = 0, Минимальное собственное значение = 1.4470036. Измените один из параметров и сравните показанные величины.

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Введите Начальный коэффициент a, Внедиагональный коэффициент b, Начальный коэффициент c, Изменение первого элемента с t, Изменение второго элемента с t, Параметр t, Пробный вектор x, Пробный вектор y, Порог строгой положительности.
  2. Расчёт основан на модели «A(t)≻0 ⇔ a+pt>0 и (a+pt)(c+qt)>b²». 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_900075/

Предварительный просмотр