2D omavektorite uurija

maatriksi mõju baasvektoritele ja teisendatud ühikringile

Interaktiivse simulatsiooni laadimine...

omastruktuur on teisenduse sõrmejälg 🖖

Jälg ja determinant piiravad omaväärtusi globaalselt, samas kui omavektorid määravad invariantsed alamruumid. Koos moodustavad need lineaarteisenduse minimaalse dünaamilise sõrmejälje.

nooled, mis keelduvad pöördumast 🖖

Rakenda maatriks enamikule vektoritest ja nad pöörduvad täiesti uude suunda. Omavektorid on need erilised, mis jäävad oma sirgele — teisendus üksnes venitab või kahandab neid ühe arvu, omaväärtuse võrra, ja võib need 180° ümber pöörata. Konkreetselt: aseta vektor rohelisele omavektori sirgele ja iga teisendus hoiab seda mööda sedasama sirget, nii et need sirged on kujutuse püsiv skelett.

Google ehitati hiiglaslikule omavektorile 🖖

Sama mõte on Google'i algse PageRanki taga. Käsitle kogu veebi ühe hiigelsuure linkide maatriksina ja iga lehe koht edetabelis on sisuliselt domineeriv omavektor — ainus muutumatu suund, mis jääb püsima lõputu juhusliku klikkimise järel. See, mida sa siin 2D-s nihutad, on mänguversioon arvutusest, mis kunagi hõlmas miljardeid lehti. Omavektori-kesksus hindab mõjuvõimu sotsiaalvõrgustikes täpselt samamoodi.

Näiteülesanded

  • sümmeetriline venitus - Sümmeetrilisel maatriksil on kaks reaalset ortogonaalset omasuunda.
  • ainult nihe - Nihkemaatriksil on kordne omaväärtus ühe domineeriva omasuunaga.
  • pööre - Puhtal pöördel on kompleksed omaväärtused ja reaalseid omavektoreid pole.
  • peegeldus - Peegeldus pöörab ühe telje ümber ja jätab teise muutumatuks.
  • anisotroopne venitus - anisotroopne venitus
  • vaheta teljed - telgede vahetus