इस चुनौती में, आपको एक वर्ग मैट्रिक्स A
, एक वेक्टर v
और एक स्केलर दिया जाएगा λ
। आपको यह निर्धारित करने की आवश्यकता होगी कि क्या (λ, v)
यह इसी के अनुरूप है A
; वह है, चाहे या नहीं Av = λv
।
डॉट उत्पाद
दो वैक्टर का डॉट उत्पाद तत्व-वार गुणन का योग है। उदाहरण के लिए, निम्न दो वैक्टर का डॉट उत्पाद है:
(1, 2, 3) * (4, 5, 6) = 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32
ध्यान दें कि डॉट उत्पाद केवल एक ही लंबाई के दो वैक्टर के बीच परिभाषित किया गया है।
मैट्रिक्स-वेक्टर गुणन
एक मैट्रिक्स मूल्यों का 2 डी ग्रिड है। एक m
x n
मैट्रिक्स में m
रो और n
कॉलम होते हैं। हम लंबाई के वैक्टर के रूप में एक m
एक्स n
मैट्रिक्स की कल्पना कर सकते हैं (यदि हम पंक्तियों को लेते हैं)।m
n
मैट्रिक्स-वेक्टर गुणा को m
x n
मैट्रिक्स और एक आकार -वेक्टर के बीच परिभाषित किया गया है n
। यदि हम एक m
x n
मैट्रिक्स और एक आकार- n
वेक्टर को गुणा करते हैं , तो हम एक आकार- m
वेक्टर प्राप्त करते हैं । i
परिणाम वेक्टर में मई के मूल्य के डॉट उत्पाद है i
मैट्रिक्स के -वें पंक्ति और मूल सदिश।
उदाहरण
1 2 3 4 5
Let A = 3 4 5 6 7
5 6 7 8 9
1
3
Let v = 5
7
9
यदि हम मैट्रिक्स और वेक्टर को गुणा करते हैं Av = x
, तो हमें निम्नलिखित मिलते हैं:
x 1 = A T 1 * v /* AT1 means the first row of A; A1 would be the first column */
= (1,2,3,4,5) * (1,3,5,7,9) = 1 * 1 + 2 * 3 + 3 * 5 + 4 * 7 + 5 * 9 = 1 + 6 + 15 + 28 + 45 = 95
x 2 = A T 2 * v = (3,4,5,6,7) * (1,3,5,7,9) = 3 * 1 + 4 * 3 + 5 * 5 + 6 * 7 + 7 * 9 = 3 + 12 + 25 + 42 + 63 = 145
x 3 = A T 3 * v = (5,6,7,8,9) * (1,3,5,7,9) = 5 * 1 + 6 * 3 + 7 * 5 + 8 * 7 + 9 * 9 = 5 + 18 + 35 + 56 + 81 = 195
तो, हम प्राप्त करते हैं Av = x = (95, 145, 195)
।
स्केलर गुणज
एक स्केलर (एक एकल संख्या) का गुणन और एक वेक्टर केवल तत्व-वार गुणन है। उदाहरण के लिए, 3 * (1, 2, 3) = (3, 6, 9)
। यह काफी सीधा है।
आइगेनवैल्यूज़ एवं आइगेनवेक्टर्स
मैट्रिक्स को देखते हुए A
, हम कहते हैं कि λ
एक eigenvalue के लिए इसी है v
और v
एक आइजन्वेक्टर करने के लिए इसी है λ
यदि और केवल यदि Av = λv
। (जहां Av
मैट्रिक्स-वेक्टर गुणन है और λv
अदिश गुणन है)।
(λ, v)
एक eigenpair है।
चुनौती विनिर्देशों
इनपुट
इनपुट में एक मैट्रिक्स, एक वेक्टर और एक स्केलर होगा। इन्हें किसी भी क्रम में किसी भी उचित प्रारूप में लिया जा सकता है।
उत्पादन
आउटपुट एक सत्य / मिथ्या मूल्य होगा; सत्य अगर और केवल अगर स्केलर और वेक्टर निर्दिष्ट मैट्रिक्स के साथ एक eigenpair हैं।
नियम
- मानक खामियां लागू होती हैं
- यदि आपकी भाषा में एक eigenpair सत्यापित करने के लिए अंतर्निहित है, तो आप इसका उपयोग नहीं कर सकते हैं।
- आप मान सकते हैं कि सभी संख्या पूर्णांक हैं
परीक्षण के मामलों
MATRIX VECTOR EIGENVALUE
2 -3 -1 3
1 -2 -1 1 1 -> TRUE
1 -3 0 0
2 -3 -1 1
1 -2 -1 1 -2 -> TRUE
1 -3 0 1
1 6 3 1
0 -2 0 0 4 -> TRUE
3 6 1 1
1 0 -1 2
-1 1 1 1 7 -> FALSE
1 0 0 0
-4 3 1
2 1 2 2 -> TRUE
2 1 2 -> TRUE
मैं बाद में 4x4 जोड़ूंगा।