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48<br />

⎛1⎞<br />

Mit x 1<br />

= s beliebig reell folgt x 2<br />

= s . Damit ist je<strong>de</strong>r Vektor x 2 = s⎜<br />

⎟ Eigenvektor zu<br />

⎝ 1 ⎠<br />

λ<br />

2<br />

= 5. Die auf <strong>de</strong>n Betrag 1 normierten Eigenvektoren sind:<br />

=<br />

1 ⎛ 1⎞<br />

⎜ ⎟;<br />

2 ⎝ −1⎠<br />

e<br />

e1<br />

2<br />

=<br />

1 ⎛1⎞<br />

⎜ ⎟<br />

2 ⎝1⎠<br />

Satz 5-10<br />

Die Eigenvektoren einer symmetrischen Matrix sind orthogonal.<br />

Definition 5-5<br />

Die n unabhängigen Eigenvektoren x i lassen sich in folgen<strong>de</strong>r Reihenfolge zu <strong>de</strong>r regulären<br />

Matrix<br />

X = e ,e ,…,<br />

,<br />

( )<br />

1 2<br />

e<br />

n<br />

die Eigenvektormatrix o<strong>de</strong>r auch Modalmatrix genannt wird, zusammenfassen.<br />

Definition 5-6<br />

Für die Modalmatrix gilt:<br />

−<br />

X 1<br />

⋅ A ⋅ X = Λ , wobei<br />

⎛λ1<br />

⎜<br />

⎜ 0<br />

Λ = ⎜…<br />

⎜<br />

⎝ 0<br />

0<br />

λ<br />

2<br />

…<br />

0<br />

…<br />

…<br />

λ<br />

n−1<br />

0<br />

0 ⎞<br />

⎟<br />

0 ⎟<br />

0 ⎟<br />

⎟<br />

λ<br />

n ⎠<br />

= Diag<br />

( λ )<br />

ii<br />

Diagonalmatrix <strong>de</strong>r Eigenwerte genannt wird.<br />

⎛ 1 1 ⎞<br />

⎛3<br />

2⎞<br />

1 ⎛ 1⎞<br />

1 ⎛1⎞<br />

1 ⎛ 1 1⎞<br />

⎜ − ⎟<br />

−1<br />

⎡1<br />

−1⎤<br />

A = ⎜ ⎟ ; e1 = ⎜ ⎟;<br />

e<br />

2<br />

= ⎜ ⎟ ; X = ⎜ ⎟;<br />

X = 2⎜<br />

2 2 ⎟ =<br />

⎝2<br />

3⎠<br />

2 ⎝−1⎠<br />

2 ⎝1<br />

⎢ ⎥ ;<br />

⎠ 2 ⎝−1<br />

1⎠<br />

⎜ 1 1<br />

⎟ ⎣1<br />

1 ⎦<br />

⎝ 2 2 ⎠<br />

X<br />

−1<br />

⎛1<br />

⋅ A ⋅ X = Λ = ⎜<br />

⎝0<br />

0⎞<br />

⎛λ1<br />

⎟ = ⎜<br />

5⎠<br />

⎝ 0<br />

0 ⎞<br />

⎟<br />

λ<br />

2 ⎠

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