הכיוונים שלא מסתובבים
ערכים עצמיים ווקטורים עצמיים
Eigenvalues and Eigenvectors
ערך עצמי אינו רק מספר שמוצאים מדטרמיננטה: הוא קצב המתיחה של כיוון שהמטריצה אינה מסובבת. בפרק נלמד לעבור מן המשוואה Av=λv אל בסיס עצמי, חזקות, מערכות y′=Ay, אקספוננט מטריצי ואופני תנודה — כך שכל רעיון נבנה מן הקודם ואפשר ללמוד אותו בלי חומר עזר חיצוני.
מפת הפרק
5 תחנות בדרך
5 יחידות לימוד עצמאיות · כ־5 שעות ו־40 דקות לשיעורים ולתרגול
- 6.1יחידת לימוד65 דקות
ערכים עצמיים: הכיוונים שאינם מסתובבים
שאלה 1: מה ננסה להבין?מתרגמים את Av=λv למערכת הומוגנית, מוצאים את λ מן הפולינום האופייני, בונים את המרחב העצמי ובודקים את התוצאה בהצבה.
לשיעור ← - 6.2יחידת לימוד70 דקות
לכסון, חזקות ומה עלול להיכשל
שאלה 2: מה ננסה להבין?אוספים בסיס של וקטורים עצמיים בעמודות V. בבסיס הזה A היא Λ, ולכן חזקות נעשות קלות; ערך עצמי כפול בלי מספיק כיוונים עצמיים מסביר מתי הלכסון נכשל.
לשיעור ← - 6.3יחידת לימוד70 דקות
מערכות לינאריות y′=Ay
שאלה 3: מה ננסה להבין?מפרקים את תנאי ההתחלה לאופנים עצמיים. כל אופן מקבל גורם e^(λt), וסימן החלק הממשי של λ קובע גדילה, דעיכה או סיבוב.
לשיעור ← - 6.4יחידת לימוד65 דקות
האקספוננט של מטריצה
שאלה 4: מה ננסה להבין?מגדירים e^(At) בעזרת טור החזקות כך שהוא פותר את בעיית ההתחלה גם כשאין בסיס עצמי מלא; לאחר מכן משווים בין הטור, הלכסון והמקרה החסר.
לשיעור ← - 6.5יחידת לימוד70 דקות
מטריצות סימטריות ואופני תנודה
שאלה 5: מה ננסה להבין?משפט הספקטרום מבטיח בסיס עצמי אורתונורמלי למטריצה סימטרית. כך מערכת מצומדת Mq″+Kq=0 מתפרקת לתנודות עצמאיות בתדרים √λ.
לשיעור ←
ביד, שלב אחר שלב
דוגמת עוגן: מאותה מטריצה אל פתרון דינמי
עבור A=[[3,1],[3,5]] מצאו ערכים ווקטורים עצמיים, לכסנו את A ופתרו y′=Ay עם y(0)=(2,2).
- 1
בונים את המשוואה האופיינית det(A−λI)=(3−λ)(5−λ)−3=λ²−8λ+12.
- 2
פותרים λ²−8λ+12=(λ−2)(λ−6)=0, ולכן הערכים העצמיים הם 2 ו־6.
- 3
עבור λ=2 פותרים (A−2I)v=0 ומקבלים v₁=(1,−1).
- 4
עבור λ=6 פותרים (A−6I)v=0 ומקבלים v₂=(1,3).
- 5
שני הווקטורים בלתי תלויים, לכן V=[[1,1],[-1,3]], Λ=diag(2,6), ומתקיים A=VΛV⁻¹.
- 6
מפרקים את תנאי ההתחלה: (2,2)=1·v₁+1·v₂. אלה מקדמי האופנים בזמן t=0.
- 7
כל אופן מתפתח בקצב שלו: האופן הראשון מוכפל ב־e^(2t), והשני ב־e^(6t). הצבה ב־t=0 מחזירה (2,2), וגזירה מאמתת y′=Ay.
y(t)=e^(2t)(1,−1)+e^(6t)(1,3); A=V diag(2,6)V⁻¹ניבוי, ניסוי והסבר
מעבדת חקר: מכיוונים עצמיים לחזקות, דינמיקה ואופני תנודה
התחילו מתחנה אחת, נבאו את התוצאה ורק אז שנו פרמטר. בכל תחנה תקבלו משוב וקישור לשיעור שעליו היא בנויה.
פרק 6 · ארבע תחנות חקר
מכיוונים עצמיים לחזקות, זמן ותנודות
נבאו, בדקו והסבירו: כיוונים עצמיים, לכסון וחזקות, דינמיקה דרך e^(At), ומצבי תנודה של מערכת סימטרית.
מעבדת פרק 6 מוכנה. תחנה 1 פעילה.
ארבע התחנות עוקבות אחרי רעיון אחד: קודם מוצאים כיוון שנשמר, אחר כך משתמשים בו לחזקות, מעבירים אותו לזמן רציף, ולבסוף מפרידים בעזרתו תנודות מצומדות. בכל תחנה מנבאים לפני שמשנים פרמטר.
תחנה 1 מתוך 4
באילו כיוונים המטריצה מפסיקה לסובב?
- המטרה
- לקשור בין Av=λv לבין ישר שנשמר, ולהבחין בין שני כיוונים, כיוון יחיד ואף כיוון ממשי.
- המשימה
- נבאו, בחרו מטריצה וסובבו את v. חפשו זוויות שבהן שני החצים מקבילים ובדקו את λ.
A=[[3, 1], [1, 3]]
- סוג הספקטרום
- ממשי
- גורם אורך ‖Av‖
- 4
- v ו־Av מקבילים
- כן
- אומדן λ
- 4
v=(0.707, 0.707); Av=(2.828, 2.828)
עכשיו בקוד
אותו רעיון, כאלגוריתם
הקוד קצר בכוונה: כל שורה מקבילה לצעד בחישוב הידני.
מהרעיון אל הקוד
מימוש חישובי
function eigenvalues2x2(A) {
const trace = A[0][0] + A[1][1];
const determinant = A[0][0] * A[1][1] - A[0][1] * A[1][0];
const discriminant = trace ** 2 - 4 * determinant;
if (discriminant < 0) {
const real = trace / 2;
const imaginary = Math.sqrt(-discriminant) / 2;
return [{ real, imaginary }, { real, imaginary: -imaginary }];
}
const root = Math.sqrt(discriminant);
return [(trace - root) / 2, (trace + root) / 2];
}
function anchorSolution(t) {
const slow = Math.exp(2 * t);
const fast = Math.exp(6 * t);
return [slow + fast, -slow + 3 * fast];
}
const A = [[3, 1], [3, 5]];
console.log("eigenvalues =", eigenvalues2x2(A));
for (const t of [0, 0.25, 0.5]) {
console.log({ t, y: anchorSolution(t) });
}from math import exp, sqrt
def eigenvalues_2x2(A):
trace = A[0][0] + A[1][1]
determinant = A[0][0]*A[1][1] - A[0][1]*A[1][0]
discriminant = trace**2 - 4*determinant
if discriminant < 0:
real = trace/2
imaginary = sqrt(-discriminant)/2
return [(real, imaginary), (real, -imaginary)]
root = sqrt(discriminant)
return [(trace-root)/2, (trace+root)/2]
def anchor_solution(t):
slow, fast = exp(2*t), exp(6*t)
return [slow+fast, -slow+3*fast]
A = [[3, 1], [3, 5]]
print("eigenvalues =", eigenvalues_2x2(A))
for t in [0, 0.25, 0.5]:
print(t, anchor_solution(t))בדיקת שליטה מצטברת
האם כל פרק 6 יושב במקום?
חמש שאלות קצרות בודקות את המסלול כולו — מן המשוואה האופיינית ועד אופני תנודה. לאחר הבדיקה תקבלו הסבר וקישור מדויק לשיעור שכדאי לחזור אליו.
מקורות להעמקה בלבד — הפרק באתר עומד בפני עצמו
מדריך המרצים: עמ׳ 162–190. הפניות מדויקות לספר מופיעות בתחתית כל שיעור.