UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Podobne dokumenty
Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

MACIERZE I WYZNACZNIKI

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Układy równań liniowych

2. Układy równań liniowych

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań liniowych

Własności wyznacznika

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

13 Układy równań liniowych

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

3. Wykład Układy równań liniowych.

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

1 Układy równań liniowych

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

Układy równań liniowych

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

Rozwiązywanie układów równań liniowych

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

9 Układy równań liniowych

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe. P. F. Góra

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Macierze. Układy równań.

1 Zbiory i działania na zbiorach.

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Zaawansowane metody numeryczne

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

Zastosowania wyznaczników

"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub

Metoda eliminacji Gaussa

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

METODY NUMERYCZNE. wykład. konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30. dr inż. Grażyna Kałuża pokój

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

Macierze i Wyznaczniki

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Algebra liniowa z geometrią

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

Wektory i wartości własne

Przykład 2 układ o rozwiązaniu z parametrami. Rozwiążemy następujący układ równań:

12.Rozwiązywanie równań i nierówności liniowych oraz ich układów.

Wektory i wartości własne

D1. Algebra macierzy. D1.1. Definicje

Macierze Lekcja V: Wzory Cramera. Macierzowe układy równań.

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

A A A A A A A A A n n

1 Działania na macierzach

Zaawansowane metody numeryczne

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9

Pendolinem z równaniami, nierównościami i układami

Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

OPERACJE NA MACIERZACH DODAWANIE I ODEJMOWANIE MACIERZY

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Faktoryzacja LU. P. F. Góra

Wprowadzenie do Scilab: macierze

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

Wykład 6. Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Równania różnicowe. Dodatkowo umawiamy się, że powyższy iloczyn po pustym zbiorze indeksów, czyli na przykład 0

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Algebra liniowa z geometria

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Wykład z równań różnicowych

Metody i analiza danych

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1

Układy równań i równania wyższych rzędów

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Transkrypt:

Wykłady z matematyki inżynierskiej JJ, 08

DEFINICJA Układ m równań liniowych z n niewiadomymi to: ( ) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m

OZNACZENIA a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n Macierz główna układu: A = a m1 a m2 a mn Macierz uzupełniona układu: a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 22 a 2n b 2 U = a m1 a m2 a mn b m

Twierdzenie Kroneckera - Capellego TWIERDZENIE Układ ( ) ma rozwia zanie wtedy i tylko wtedy, gdy R(A) = R(U); ponadto: gdy R(A) = R(U) = n, to układ ma dokładnie jedno rozwia zanie; gdy R(A) = R(U) = r < n, to układ ma nieskończenie wiele rozwia zań zależnych od n r parametrów UWAGA W przypadku, gdy R(A) = R(U) = r, układ ( ) jest równoważny układowi Cramera r równań z r niewiadomymi (oraz z n r parametrami)

Twierdzenie Cramera TWIERDZENIE Gdy m = n w układzie ( ) oraz gdy det A 0, to układ (nazywany wtedy układem Cramera) ma dokładnie jedno rozwia zanie opisane wzorami: x 1 = det A 1 det A,, x n = det A n det A, gdzie A i to macierz powstała przez zasta pienie w macierzy A kolumny i-tej kolumna wyrazów wolnych

Wzory Cramera PRZYKŁAD Stosuja c wzory Cramera rozwia ż układ: x y + z = 0 x + y 2z = 1 2x y + 2z = 2

Wzory Cramera PRZYKŁAD Stosuja c wzory Cramera rozwia ż układ: det A = x y + z = 0 x + y 2z = 1 2x y + 2z = 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 = 3,

Wzory Cramera PRZYKŁAD Stosuja c wzory Cramera rozwia ż układ: det A = x y + z = 0 x + y 2z = 1 2x y + 2z = 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 = 3, det A 1 = 0 1 1 1 1 2 2 1 2 = 3,

Wzory Cramera PRZYKŁAD Stosuja c wzory Cramera rozwia ż układ: x y + z = 0 x + y 2z = 1 2x y + 2z = 2 det A = det A 2 = 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 0 1 1 1 2 2 2 2 = 3, det A 1 = = 6, 0 1 1 1 1 2 2 1 2 = 3,

Wzory Cramera PRZYKŁAD Stosuja c wzory Cramera rozwia ż układ: x y + z = 0 x + y 2z = 1 2x y + 2z = 2 det A = det A 2 = 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 0 1 1 1 2 2 2 2 0 1 1 = 3, det A 1 = 1 1 2 = 3, 2 1 2 1 1 0 = 6, det A 3 = 1 1 1 = 3, 2 1 2

Wzory Cramera PRZYKŁAD Stosuja c wzory Cramera rozwia ż układ: x y + z = 0 x + y 2z = 1 2x y + 2z = 2 det A = det A 2 = 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 0 1 1 1 2 2 2 2 0 1 1 = 3, det A 1 = 1 1 2 = 3, 2 1 2 1 1 0 = 6, det A 3 = 1 1 1 = 3, 2 1 2 zatem x = det A 1 det A = 3 3 = 1, y = 6 3 = 2, z = 3 3 = 1

Metoda eliminacji METODA ELIMINACJI (Gaussa) polega na eliminowaniu kolejnych zmiennych z kolejnych równań PRZYKŁAD Rozwia ż układ równań: 2x + y + 2z + t = 2 x y z + 2t = 2 4x + y + 2z + 2t = 3 3x + 3y + z + 5t = 1

2x + y + 2z + t = 2 x y z + 2t = 2 4x + y + 2z + 2t = 3 3x + 3y + z + 5t = 1 Na przykład drugie równanie dodajemy do pierwszego, dodajemy do trzeciego oraz mnożymy przez 3 i dodajemy do czwartego ( eliminujemy y ) otrzymuja c: 3x + z + 3t = 0 5x + z + 4t = 1 6x 2z + 11t = 5 Teraz równanie pierwsze mnożymy przez 1 i dodajemy do drugiego oraz { mnożymy przez 2 i dodajemy 2x + t = 1 do trzeciego ( eliminujemy z ): 12x + 17t = 5 Pierwsze równanie mnożymy przez 6 i dodajemy do drugiego: 11t = 11 Zatem t = 1 i, kolejno, x = 1, z = 0, y = 1

Metoda eliminacji w układzie Cramera n równań Nieco krótszą formą zapisu jest pominięcie niewiadomych Zamiast układu zapisujemy macierz uzupełnioną U - pamiętając, że liczby w pierwszej kolumnie to współczynniki przy pierwszej zmiennej, liczby w ostatniej kolumnie, to wyrazy po znaku = Działając tylko na wierszach: zamieniając wiersze miejscami, dzieląc lub mnożąc wszystkie wyrazy dowolnego wiersza przez dowolną stałą różną od zera, dodając do elementów dowolnego wiersza odpowiedne elementy innego wiersza pomnożone przez dowolną stała, doprowadzamy do macierzy, której każda z pierwszych n kolumn składa się z jednej jedynki i n 1 zer (ewentualnie do macierzy, której pierwsze n kolumn tworzy I n ; wtedy pierwsza niewiadoma jest równa pierwszej liczbie w ostatniej kolumnie, )

Metoda eliminacji PRZYKŁAD Rozwia ż układ równań: Macierz uzupełniona tego układu to: 2x + y + 2z + t = 2 x y z + 2t = 2 4x + y + 2z + 2t = 3 3x + 3y + z + 5t = 1 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 4 1 2 2 3 3 3 1 5 1

Metoda eliminacji 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 4 1 2 2 3 3 3 1 5 1 Postępujemy tak samo jak przy poprzedniej metodzie rozwiązywania układu (to jedna z wielu możliwości) Drugi wiersz (odpowiadający drugiemu równaniu) dodajemy do pierwszego, dodajemy do trzeciego oraz mnożymy przez 3 i dodajemy do czwartego: 3 0 1 3 0 1 1 1 2 2 5 0 1 4 1 6 0 2 11 5

Metoda eliminacji 3 0 1 3 0 1 1 1 2 2 5 0 1 4 1 6 0 2 11 5 Następnie pierszy wiersz dodajemy do drugiego, mnożymy przez 1 i dodajemy do trzeciego, mnożymy przez 2 i dodajemy do czwartego 3 0 1 3 0 4 1 0 5 2 2 0 0 1 1 12 0 0 17 5

Metoda eliminacji 3 0 1 3 0 4 1 0 5 2 2 0 0 1 1 12 0 0 17 5 Trzeci wiersz mnożymy przez 3/2 i dodajemy do pierwszego, mnożymy przez 2 i dodajemy do drugiego, mnożymy przez 6 i dodajemy do czwartego 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 2 0 0 1 1 0 0 0 11 11

Metoda eliminacji 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 2 0 0 1 1 0 0 0 11 11 Wszystkie wyrazy czwartego wiersza dzielimy przez 11, trzeciego przez 1, drugiego przez 1 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 1 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1 1

Metoda eliminacji 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 1 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1 1 Czwarty wiersz mnożymy przez 1/2 i dodajemy do trzeciego, mnożymy przez 3 i dodajemy do drugiego, mnożymy przez 3/2 i dodajemy do pierwszego

Metoda eliminacji 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 1 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1 1 Czwarty wiersz mnożymy przez 1/2 i dodajemy do trzeciego, mnożymy przez 3 i dodajemy do drugiego, mnożymy przez 3/2 i dodajemy do pierwszego 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 Zatem z = 0, y = 1, x = 1, t = 1

Metoda eliminacji 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 1 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1 1 Czwarty wiersz mnożymy przez 1/2 i dodajemy do trzeciego, mnożymy przez 3 i dodajemy do drugiego, mnożymy przez 3/2 i dodajemy do pierwszego 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 Zatem z = 0, y = 1, x = 1, t = 1

Metoda eliminacji 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 1 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1 1 Czwarty wiersz mnożymy przez 1/2 i dodajemy do trzeciego, mnożymy przez 3 i dodajemy do drugiego, mnożymy przez 3/2 i dodajemy do pierwszego 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 Zatem z = 0, y = 1, x = 1, t = 1

Metoda eliminacji 0 0 1 3/2 3/2 0 1 0 3 4 1 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1 1 Czwarty wiersz mnożymy przez 1/2 i dodajemy do trzeciego, mnożymy przez 3 i dodajemy do drugiego, mnożymy przez 3/2 i dodajemy do pierwszego 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 Zatem z = 0, y = 1, x = 1, t = 1

Metoda eliminacji Mogliśmy oczywiście zamienić wiersze miejscami uzyskując macierz: 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 Jak wiemy, liczby w pierwszej kolumnie to współczynniki przy pierwszej zmiennej (w układzie równoważnym), liczby w drugiej kolumnie, to współczynniki przy drugiej zmiennej, liczby w ostatniej kolumnie, to wyrazy po znaku = Zatem x = 1, y = 1, z = 0, t = 1

Metoda macierzowa rozwiązywania układów Cramera Gdy X = x 1 x 2 x m, B = b 1 b 2 b m zapisać w postaci macierzowej, to układ ( ) można A X = B Gdy jest to układ Cramera (det A 0), to mnożąć lewostronnie (mnożenie macierzy nie jest przemienne) przez A 1 otrzymamy A 1 A X = A 1 B Jak wiadomo A 1 A = I oraz I X = X, zatem X = A 1 B

PRZYKŁAD Rozwiąż układ x + 2y = 0 3x + 4y = 2 metodą macierzową Układ ten zapisujemy w postaci macierzowej [ ] [ ] [ ] 1 2 x 0 = Macierzą odwrotną do macierzy 3 4 y 2 [ ] [ ] 1 2 2 1 A = jest A 3 4 1 = Zatem 3/2 1/2 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] x 2 1 0 2 0 + 1 2 2 = 3 y 2 1 = 3 2 2 2 0 1 2 2 = 1 Rozwiązania to x = 2 oraz y = 1

Twierdzenie Kroneckera - Capellego PRZYKŁAD Rozwiąż układ x + 5y = 1 2x + 4y = 1 3x + 3y = 1 4x + 2y = 1 5x + y = 2 Badamy rząd macierzy głównej i macierzy uzupełnionej układu 1 5 1 5 1 2 4 2 4 1 R(A) = R 3 3 = 2, R(U) = R 3 3 1 = 3 4 2 4 2 1 5 1 5 1 2 Kolorowe minory są różne od zera R(A) R(U); układ jest sprzeczny (nie ma rozwiązania)

Twierdzenie Kroneckera - Capellego PRZYKŁAD Rozwiąż układ x + 5y = 1 2x + 4y = 1 3x + 3y = 1 4x + 2y = 1 5x + y = 1 Badamy rząd macierzy głównej i macierzy uzupełnionej układu 1 5 1 5 1 2 4 2 4 1 R(A) = R 3 3 = 2, R(U) = R 3 3 1 = 2 3 4 2 4 2 1 5 1 5 1 1 R(A) = R(U) = n = 2; układ ma (dokładnie jedno) rozwiązanie Tworzymy układ Cramera (dwóch równań z dwiema niewiadomymi) równoważny naszemu układowi Jedną z możliwości jest odrzucenie trzech ostatnich równań

Twierdzenie Kroneckera - Capellego Układ równoważny: { x + 5y = 1 2x + 4y = 1 Oczywiście wyznacznik macierzy głównej tego układu 1 5 0 Rozwiązujemy ten układ dowolną metodą 2 4 (podstawiania, eliminacji, stosując wzory Cramera lub zgadywania ) otrzymując rozwiązanie: x = 1 6, y = 1 6

Twierdzenie Kroneckera - Capellego PRZYKŁAD Rozwiąż układ { x + 2y + 3z + 4t + 5u = 1 5x + 4y + 3z + 2t + u = 1 Badamy rząd macierzy głównej i macierzy uzupełnionej układu [ ] 1 2 3 4 5 R(A) = R = 2, 5 4 3 2 1 [ ] 1 2 3 4 5 1 R(U) = R = 2 5 4 3 2 1 1 R(A) = R(U) = 2 < n = 5; układ ma nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od trzech (5 2) parametrów

Twierdzenie Kroneckera - Capellego PRZYKŁAD Rozwiąż układ { x + 2y + 3z + 4t + 5u = 1 5x + 4y + 3z + 2t + u = 1 Badamy rząd macierzy głównej i macierzy uzupełnionej układu [ ] 1 2 3 4 5 R(A) = R = 2, 5 4 3 2 1 [ ] 1 2 3 4 5 1 R(U) = R = 2 5 4 3 2 1 1 R(A) = R(U) = 2 < n = 5; układ ma nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od trzech (5 2) parametrów Tworzymy układ Cramera dwóch równań z dwiema niewiadomymi i trzema parametrami równoważny naszemu układowi Jedną z możliwości jest przeniesienie trzech ostatnich niewiadomych na prawą stronę i potraktowanie ich jak parametrów

PRZYKŁAD Rozwiąż układ x + 2y + 3z + 4t + 5u = 1 5x + 4y + 3z + 2t + u = 1 Podstawiamy (by wyglądały na parametry) z = λ, t = µ, u = η Układ równoważny: { x + 2y = 1 3λ 4µ 5η 5x + 4y = 1 3λ 2µ η Oczywiście wyznacznik nowej macierzy głównej różny od zera Rozwiązujemy układ dowolną metodą otrzymując: 1 2 5 4 x = 1 3 + λ + 2µ + 3η, y = 2 2λ 3µ 4η 3 jest

PRZYKŁAD Rozwiąż układ x + 2y + 3z + 4t + 5u = 1 5x + 4y + 3z + 2t + u = 1 Rozwiązania (dokładniej: nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od trzech parametrów): x = 1 3 + λ + 2µ + 3η y = 2 3 2λ 3µ 4η z = λ, t = µ u = η gdzie λ R, µ R, η R

Wektory własne DEFINICJA Załóżmy, że A jest macierzą kwadratową stopnia n, λ jest wartością własną tej macierzy, I jest macierzą jednostkową n-tego stopnia, a O to jednokolumnowa, n wierszowa macierz złożona z samych zer Wektorem własnym macierzy A nazywamy każde rozwiązanie X = (A λi) X = O x 1 x n O równania PRZYKŁAD Znajdź wektory własne macierzy A = [ 1 2 2 4 Wartościami własnymi tej macierzy są λ 1 = 0 oraz λ 2 = 5 ]

Dla λ 1 = 0 A λ 1 I = [ 1 2 2 4 ] 0 [ 1 0 0 1 ] = [ 1 2 2 4 Rozwiązujemy równanie (A λ 1 I) X = O, czyli [ ] [ ] [ ] 1 2 x 0 = Mamy więc do rozwiązania układ 2 4 y 0 { x + 2y = 0 Układ ten ma nieskończenie wiele 2x + 4y = 0 rozwiązań (zależnych od jednego parametru): Nas interesują tylko µ R \ {0} x = µ, y = 1 µ, µ R 2 ]

Dla λ 2 = 5 A λ 2 I = [ 1 2 2 4 ] 5 Rozwiązujemy równanie [ ] [ ] [ 4 2 x 0 = 2 1 y 0 [ 1 0 0 1 ] ], czyli = [ 4 2 2 1 ] { 4x + 2y = 0 2x y = 0 Układ ten ma nieskończenie wiele rozwiązań: x = η, y = 2η, η R Nas interesują η R \ {0} Wybieramy, na przykład, µ = 2 oraz η = 1 [ ] [ 2 1 Wektorami własnymi macierzy A są, 1 2 oraz dowolne niezerowe krotności tych wektorów ]