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Rechner für Matrixdiagonalisierung

P, D und P⁻¹ einer reellen 2×2-Matrix berechnen und A = PDP⁻¹ prüfen.

Eingaben

Verarbeitung im Browser.

A = [4, 1; 0, 2] → P · D · P⁻¹

Reelle 2×2-Matrizen · bis 6 Nachkommastellen · |Eintrag| ≤ 1.000.000. Dezimalpunkt oder Komma, keine Tausendertrennzeichen.

Ergebnis

Berechnen, um das Ergebnis zu sehen.

Anleitung

  1. Vier Einträge zeilenweise eingeben. Das Beispiel [4, 1; 0, 2] lässt sich sofort berechnen.
  2. Berechnen liefert die Eigenvektorbasis P und die passende Diagonalmatrix D. Die Eigenvektoren stehen in den Spalten von P.
  3. Rekonstruktion und Restfehler prüfen. Kopieren enthält alle Matrizen und Prüfwerte. Änderungen verwerfen das bisherige Ergebnis.

Rechenbeispiel

Für A = [4, 1; 0, 2] sind die Eigenwerte 4 und 2. Möglich sind P = [1, −1/√5; 0, 2/√5] und D = [4, 0; 0, 2]. PDP⁻¹ ergibt wieder A.

Grenzen und Auswertung

Für symmetrische und nichtsymmetrische reelle 2×2-Matrizen. Die Diskriminante wird für zulässige Dezimalzahlen exakt klassifiziert; P und P⁻¹ werden mit Gleitkommazahlen berechnet. Angezeigte Rundungen können beim Nachrechnen größere Restfehler erzeugen. Relative Fehler verwenden die Unendlichnorm. Bei κ∞(P) über 10⁸ oder Prüfabweichungen über 10⁻⁸ wird keine Zerlegung ausgegeben.

Häufige Fragen

Verhindert ein doppelter Eigenwert immer die Diagonalisierung?

Nein. Für λI gilt P = I. Eine nichtskalare 2×2-Matrix mit doppeltem Eigenwert ist dagegen nicht diagonalisierbar. Beispiel: [2, 1; 0, 2].

Warum kann P anders aussehen?

Eigenvektoren lassen sich skalieren, umkehren und vertauschen. D muss zur Spaltenreihenfolge von P passen.

Werden 3×3- oder komplexe Matrizen unterstützt?

Nein. Eine negative Diskriminante bedeutet keine reelle Diagonalisierung. Eine komplexe Zerlegung kann existieren, wird hier aber nicht berechnet.

Quellen

TU Delft / Universiteit Leiden · Diagonalisation §7.2