100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached 4.2 TrustPilot
logo-home
Summary

Samenvatting Eindtoets Lineaire Algebra en Vector Analyse (GEO2-1201) met voorbeelden uitgewerkt

Rating
-
Sold
-
Pages
51
Uploaded on
29-12-2023
Written in
2022/2023

Samenvatting voor de cursus Lineaire Algebra en Vector Analyse (GEO2-1201). Behandelt alle informatie voor de eindtoets en geeft hierbinnen verschillende uitgewerkte voorbeelden. Bespreken van de volgende onderwerpen: eigenwaarden, eigenvectoren, vectorrekenen, integralen, interpretatie gradiënt divergentie en rotatie en niet-cartesische coördinatenstelsels.

Show more Read less
Institution
Course











Whoops! We can’t load your doc right now. Try again or contact support.

Connected book

Written for

Institution
Study
Course

Document information

Summarized whole book?
No
Which chapters are summarized?
Unknown
Uploaded on
December 29, 2023
Number of pages
51
Written in
2022/2023
Type
Summary

Subjects

Content preview

HOOFDSTUK 1 – EIGENWAARDEN EN
EIGENVECTOREN
Eigenwaarden en eigenvectoren
Een eigenvector is een getransformeerde vorm van een vector, waarbij hij
tijdens transformatie niet van richting veranderd. Hij blijft als kleinere of
grotere vorm op zijn oude lijn lopen.
Er geldt: M *r⃗ =  *r⃗ “Transformatie matrix (M) keer
eigenvector r⃗ geeft zelfde
antwoord als schaling van eigenvector r⃗ met
constante ”

De eigenwaarde is de constante . De waarde die hoort bij de specifieke
transformatie van de oude eigenvector naar nieuwe eigenvector
  > 1; eigenvector is x groter dan oude vector,  < 1; eigenvector x kleiner
dan oude vector
  = 1 eigenvector heeft zelfde lengte als oude vector; weerspiegelt een
rotatie

Let op! Een transformatie matrix weerspiegelt een rotatie wanneer de
determinant van deze matrix gelijk is aan 1. De rotatiehoek kan bepaald door
M (m 11 m 12
m 21 m 22 )te vergelijken met standaard rotatiematrix
cos −sin
sin cos ❑( )
. Dit geeft
= arccos (m11)

VB1 Figuur laat de oorspronkelijke situatie (rood) zien met
eigenvectoren v1
en v2 en de getransformeerde situatie (blauw) met matrix M
waarbij de
eigenvectoren v1 en v2 zijn vermenigvuldigd met een
eigenwaarden.

Te zien is dat v1 is vermenigvuldigd met 1, waardoor de
nieuwe
eigenvector in dezelfde richting als v1 is verlengd. V2 is
vermenigvuldigd
met 2, waardoor de nieuwe eigenvector in dezelfde richting als v2 is
verkleind.

VB2 Zie opgaven deformation I en IV

Bepaling eigenwaarden en eigenvectoren
Om de eigenwaarden en latere eigenvectoren te bepalen, moet een
determinant worden opgesteld die gelijk is aan 0. Vanuit hier kunnen de
eigenwaarden worden berekend en daarom ook de nieuwe eigenvectoren. Dit
gaat als volgt:

, 1) Vul de vergelijking M *r⃗ =  *r⃗ in met het gegeven transformatiematrix (M)


||
x
en r⃗ in de vorm van ||
x
y
of y .
z
2) Vermenigvuldig de M met r⃗ aan de linkerkant en  met r⃗ aan de
rechterkant, zodat aan elke kant van het = teken één matrix komt te staan
3) Maak van de bovenste rij van beide matrixen een vergelijking en van de
onderste rij van beide matrix een vergelijkingen zodat twee vormen
ontstaan van “…x + …y = ..”
4) Zet de vergelijkingen in de juiste vorm door alles naar de linkerkant te
brengen en de rechterkant 0 te maken
5) Stel de matrix op en bepaal de determinant
6) Stel de determinant gelijk aan 0
7) Bepaal de waarden van de onbekenden
8) Vul de onbekenden in in de opgestelde vergelijkingen en bepaal de
vergelijkingen
9) Bepaal eventueel nog een voorbeeld r met een x en y die overeen komt
met de vgl’en
Let op! Schrijf bij een (3x3) matrix niet om naar een derde graads vergelijking,
maar haal één van de drie termen buiten haken. Zo houd je een 2de vergelijking
over en een losse andere vergelijking.

Transformatie matrix (M), diagonaal matrix eigenwaarden (D) en
eigenvectormatrix (C)
Met de bepaling van de eigenwaarden en eigenvectoren kunnen nieuwe
matrixen worden opgesteld, namelijk een diagonaal matrix van eigenwaarden
(D) en een matrix van eigenvectoren (C).


De transformatie matrix (M) weergegeven door (
m11 m 12
m21 m 22
geeft )
eigenwaarden ❑1 en ❑2 en eigenvectoren u (u,x en u,y) en v (v,x en v,y) door
uitwerken M *r⃗ =  *r⃗

De diagonaalmatrix van eigenwaarden (D) wordt vanuit hier weergegeven

door
❑1 0
(
0 ❑2 )
De matrix van eigenvectoren (C) wordt vanuit hier weergegeven door

(ux v x
uy vy )
. Let op! Hierbij is de eigenvector u de nieuwe vector die hoort bij ❑1 en

de eigenvector v de nieuwe vector die hoort bij ❑2. Let dus goed op welke
vector je weer in de matrix neerzet.


Er geldt dat: M*C = C * D want ( m11 m12
m21 m22) (
*
ux v x
uy vy ) (
=
❑1 0
0 ❑2 )
*


( ux v x
uy vy )

, Volgt uit: M *r⃗ =  *r⃗

Er geldt dat: C-1*M*C = D wanneer C inverteerbaar is (det C ≠ 0)




VB3 De transformatie matrix (21 12) geeft ❑ = 3 met r^ = √12 ( 11) en ❑ = 1 met
1 1 2



r^2=
1 1
( )
√ 2 −1
. De hierbij horende diagonaalmatrix van eigenwaarden is D =

( )
3 0
0 1
en de diagonaal van eigenvectoren is C =
1 1 1
√ 2 1 −1 ( )
VB4 De transformatie matrix (−11 −14 ) geeft ❑ = 4.3 met r^ =(−0.96
1
0.29
) en ❑ =
1 2


0.7 met
r^2= (−0.96
−0.29)
. De hierbij horende diagonaalmatrix van eigenwaarden is D =

( 4.30 0.70 ) en de diagonaal van eigenvectoren is C = (−0.96 −0.29)
0.29 −0.96



VB5 De transformatie matrix (−11 14) geeft ❑ = 3.6 met r^ =(−0.36
1
−0.93)
en ❑ =
1 2


1.4 met
r^2= (−0.93
−0.36 )
. De hierbij horende diagonaalmatrix van eigenwaarden is D =

(3.60 1.40 ) en de diagonaal van eigenvectoren is C = (−0.36
−0.93 −0.36 )
−0.93




HOOFDSTUK 1 – VOORBEELDEN
Bepaling eigenwaarden en eigenvectoren
Om de eigenwaarden en latere eigenvectoren te bepalen, moet een
determinant worden opgesteld die gelijk is aan 0. Er geldt: M¿ r =  * r .Vanuit
hier kunnen de eigenwaarden worden berekend en daarom ook de nieuwe
eigenvectoren.

VB6 Gegeven is de transformatiematrix M
3
−6
Bepaal de(23 )
eigenwaarden en hierbij horende eigenvectoren.


Er geldt: M¿ r =  * r met r = ( xy ) en M= (23 3
−6 )

, Dit geeft: (23 3
−6
* ) ()
x
y
= *
x
y () wordt (23 xx 3y
−6 y ) ()
=
x
y

Dit geeft: 2x + 3y = x en 3x – 6y = y

2x - x + 3y = 0 en 3x – 6y - y = 0
(2 - )x + 3y = 0 en 3x + (-6 - )y = 0


Dit geeft: Nieuwe matrix is (2−¿3 3 0
−6−¿ 0 )
Dit geeft: Determinant =0

|2−¿¿ 3−6−¿| = 0 (2 - ) * (-6 - ) – (3*3) = 0

-12 - 2 + 6 + ❑2 – 9 = 0 ❑2 + 4 - 21 = 0
( + 7) ( - 3) = 0 = -7 en =3

Dus: Voor = - 7 geeft 9x + 3y = 0 en 3x + y = 0
Dus y = -3x bijvoorbeeld door r
=
1
−3 ( )
Want -3 = -3*1

voor = 3 geeft -x + 3y = 0 en 3x – 9y = 0
Dus x = 3y bijvoorbeeld door r
=
3
1 ()
Want 3 = 3*1


VB7 Gegeven is de transformatiematrix M (−13 20) Bepaal de
eigenwaarden en hierbij horende eigenvectoren.

Er geldt: M¿ r =  * r met r = ( xy ) en M= (−13 20)
Dit geeft: (−13 0) ( y )
2
*
x
=  * ( ) wordt (
x
y
3x
−x
2y
0) ()
=
x
y

Dit geeft: 3x + 2y = x en -x = y

3x - x + 2y = 0 en -x - y = 0
(3 - )x + 2y = 0 en -x + (- )y = 0
Dit geeft: Nieuwe matrix is
3−¿ 2
(
−1 −¿ 0
0
)
Dit geeft: |3−¿¿ 2−¿| =0 (3 - ) * (- ) – (-1*2) = 0

- 3 + ❑2 + 2 = 0 ❑ -3 +2=0
2
$7.81
Get access to the full document:

100% satisfaction guarantee
Immediately available after payment
Both online and in PDF
No strings attached

Get to know the seller
Seller avatar
liskimy

Get to know the seller

Seller avatar
liskimy Universiteit Utrecht
Follow You need to be logged in order to follow users or courses
Sold
9
Member since
3 year
Number of followers
0
Documents
31
Last sold
4 weeks ago

0.0

0 reviews

5
0
4
0
3
0
2
0
1
0

Recently viewed by you

Why students choose Stuvia

Created by fellow students, verified by reviews

Quality you can trust: written by students who passed their tests and reviewed by others who've used these notes.

Didn't get what you expected? Choose another document

No worries! You can instantly pick a different document that better fits what you're looking for.

Pay as you like, start learning right away

No subscription, no commitments. Pay the way you're used to via credit card and download your PDF document instantly.

Student with book image

“Bought, downloaded, and aced it. It really can be that simple.”

Alisha Student

Frequently asked questions