Risoluzione di problemi di autovalori/autovettori

Algebra lineare per la Data Science in R

Eric Eager

Data Scientist at Pro Football Focus

Proprietà delle soluzioni di problemi di autovalori/autovettori

  • Una matrice $n\times n$ $A$ ha, contando le molteplicità, $n$ autovalori.
  • Anche se $A$ ha solo numeri reali, alcuni (o tutti) i suoi autovalori possono essere complessi.
  • Gli autovalori complessi compaiono in coppie coniugate, ad esempio $1 + 2i$ e $1 - 2i$.
Algebra lineare per la Data Science in R
print(A)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   -1    2    4
[2,]    0    7   12
[3,]    0    0   -4
eigen(A)
scomposizione eigen()
$`values`
[1]  7 -4 -1

$vectors
          [,1]       [,2] [,3]
[1,] 0.2425356 -0.3789810    1
[2,] 0.9701425 -0.6821657    0
[3,] 0.0000000  0.6253186    0
Algebra lineare per la Data Science in R
print(A)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   -1    2    4
[2,]    0    7   12
[3,]    0    0   -4

Estrarre autovalori e autovettori:

E <- eigen(A)
E$values[1]

E$vectors[, 1]
7

0.2425356 0.9701425 0.0000000
Algebra lineare per la Data Science in R
print(A)
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]   -2   -1
eigen(A)
scomposizione eigen()
$`values`
[1] 0+1.732051i 0-1.732051i

$vectors
                      [,1]                  [,2]
[1,]  0.3535534+0.6123724i  0.3535534-0.6123724i
[2,] -0.7071068+0.0000000i -0.7071068+0.0000000i

 

 

 

 

 

 

eigen(A)$values[1]*eigen(A)$values[2]
3+0i
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Passiamo alla pratica !

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