File size: 38,127 Bytes
c8f3414
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
1093
1094
1095
1096
1097
1098
1099
1100
1101
1102
1103
1104
1105
1106
1107
1108
1109
1110
1111
1112
1113
1114
1115
1116
1117
1118
1119
1120
1121
1122
1123
1124
1125
1126
1127
1128
1129
1130
1131
1132
1133
1134
1135
1136
1137
1138
1139
1140
1141
1142
1143
1144
1145
1146
1147
1148
1149
1150
1151
1152
1153
1154
1155
1156
1157
1158
1159
1160
1161
1162
1163
1164
1165
1166
1167
1168
1169
1170
1171
1172
1173
1174
1175
1176
1177
1178
1179
1180
1181
1182
1183
1184
1185
1186
1187
1188
1189
1190
1191
1192
1193
1194
1195
1196
1197
1198
1199
1200
1201
1202
1203
1204
1205
1206
1207
1208
1209
1210
1211
1212
1213
1214
1215
1216
1217
1218
1219
1220
1221
1222
1223
1224
1225
1226
1227
1228
1229
1230
1231
1232
1233
1234
1235
1236
1237
1238
1239
1240
1241
1242
1243
1244
1245
1246
1247
1248
1249
1250
1251
1252
1253
1254
1255
1256
1257
1258
1259
1260
1261
1262
1263
1264
1265
1266
1267
1268
1269
1270
1271
1272
1273
1274
1275
1276
1277
1278
1279
1280
1281
1282
1283
1284
1285
1286
1287
1288
1289
1290
1291
1292
1293
1294
1295
1296
1297
1298
1299
1300
1301
1302
1303
1304
1305
1306
1307
1308
1309
1310
1311
1312
1313
1314
1315
1316
1317
1318
1319
1320
1321
1322
1323
1324
1325
1326
1327
1328
1329
1330
1331
1332
1333
1334
1335
1336
1337
1338
1339
1340
1341
1342
1343
1344
1345
1346
1347
1348
1349
1350
1351
1352
1353
1354
1355
1356
1357
1358
1359
1360
1361
1362
1363
1364
1365
1366
1367
1368
1369
1370
1371
1372
1373
1374
1375
1376
1377
1378
1379
1380
1381
1382
1383
1384
1385
1386
1387
1388
1389
1390
1391
1392
1393
1394
1395
1396
1397
1398
1399
1400
1401
1402
1403
1404
1405
1
00:00:21,160 --> 00:00:26,220
بسم الله الرحمن الرحيم نعود الآن إلى نهاية

2
00:00:26,220 --> 00:00:29,920
المحاضرة الماضية المحاضرة الماضية بدأنا بموضوع ال

3
00:00:29,920 --> 00:00:37,240
diagonalization وكيف نعمل الهو diagonalize للمصوفة

4
00:00:37,240 --> 00:00:41,780
بمعنى خليها مصوفة قطرية ابتدنا بتعريف ال similar

5
00:00:41,780 --> 00:00:47,180
matrix فقلنا ان ال similar matrix بإذا جدرت لاجي

6
00:00:47,180 --> 00:00:53,710
مصوفة تانية Kبحيث الكي هذه non zero matrix يعني او

7
00:00:53,710 --> 00:00:57,610
non singular matrix ايش يعني يعني المعكوس تبعها

8
00:00:57,610 --> 00:01:02,470
موجود بحيث اللي بيبدأ يسوي ال K inverse في ال A في

9
00:01:02,470 --> 00:01:06,750
الكي تمام؟ واخدنا على ذلك مثالا واحدا بعد ما

10
00:01:06,750 --> 00:01:11,440
أثبتناإن إذا كانت ال A similar ل B فإن B similar ل

11
00:01:11,440 --> 00:01:14,940
A وفي نفس اللغة وفي نفس الوقت A is similar to

12
00:01:14,940 --> 00:01:18,580
itself تمام يبقى هذا اللي خدناه المحاضرة الماضية و

13
00:01:18,580 --> 00:01:23,160
الآن بدنا نضيق .. أخدنا طبعا مثال واحد لسه ياما

14
00:01:23,160 --> 00:01:27,500
ناخد أمثلة فبدنا نبدأ نحط بعض المعلومات النظرية

15
00:01:27,500 --> 00:01:33,160
الأساسية أو العمودي الفقري في هذا sectionبيقول لي

16
00:01:33,160 --> 00:01:37,540
to show that the given n by n matrix is a is

17
00:01:37,540 --> 00:01:41,120
similar to a diagonal matrix و ال diagonal matrix

18
00:01:41,120 --> 00:01:44,180
هي بكتوبها بالشكل هذا من حد ما تشوفيها دي يعني

19
00:01:44,180 --> 00:01:49,800
مصوفة قطرية جميع عناصرها أصفرا معادة عناصرالقطر

20
00:01:49,800 --> 00:01:57,540
الرئيسي نأخذ النظرية التالية طبعا من اللمدات هذول

21
00:01:57,540 --> 00:02:00,400
اللمدة واحد و اللمدة اتنين و اللمدة ان هي ال eigen

22
00:02:00,400 --> 00:02:07,440
values مش حياله مش اي ارقام يبقى ارقام محددةطيب

23
00:02:07,440 --> 00:02:11,480
النظرية بتقول إيه؟ the n by n matrix A is similar

24
00:02:11,480 --> 00:02:16,420
to a diagonal matrix ملاحظي المرة اللي فاتت بدينا

25
00:02:16,420 --> 00:02:21,060
canvas A K طلت عني مصروفة قطرية في الآخر، مصبوط

26
00:02:21,060 --> 00:02:24,920
ولا لأ؟ المصروف القطرية العمودي الفقري قيمة ال two

27
00:02:24,920 --> 00:02:28,870
landers اللي طلوا عندي بالضبطيبقى هنا لما أقول الـ

28
00:02:28,870 --> 00:02:32,650
A is similar to a diagonal matrix if and only if

29
00:02:32,650 --> 00:02:36,350
it has a set of linearly independent eigenvectors

30
00:02:36,350 --> 00:02:43,250
K1 وK2 لغاية KM الكلام هذا بدي أعيد صياغته مرة

31
00:02:43,250 --> 00:02:48,750
تانية باجي بقول that is لو كان عند المصوفة K هذه

32
00:02:48,750 --> 00:02:53,670
مصوفة K K1 هو العمود الأول K2 العمود التالت KN

33
00:02:53,670 --> 00:03:01,400
العمود رقم Mوكل eigen vector هذا مناظر لمن؟ مناظر

34
00:03:01,400 --> 00:03:04,500
لل eigen value اللي هي لاندا واحد والتاني لاندا

35
00:03:04,500 --> 00:03:08,920
اتنين والتالتة لاندا تلاتة والاخر لاندا in them ال

36
00:03:08,920 --> 00:03:14,340
K inverse A في ال K بده يساوي المصوفة اللي عندها

37
00:03:14,340 --> 00:03:18,880
دي يعني بده يساوي المصوفة لجميع عناصرها أصفرا ما

38
00:03:18,880 --> 00:03:25,450
عدا عناصر قطة الرئيسي بيكونوا على أسرها هو من؟هذه

39
00:03:25,450 --> 00:03:29,090
النظرية بتحكي بالكارشاكل انها ده يبقى لو اعطاني

40
00:03:29,090 --> 00:03:35,010
مصفوفة ايه بدي اجيب ال diagonal matrix بتاعها بحيث

41
00:03:35,010 --> 00:03:40,090
العناصر تبع ال diagonal matrix يكونوا هم ال eigen

42
00:03:40,090 --> 00:03:46,120
values يبقى بدي احاول اجيبالـEigenvectors اللي

43
00:03:46,120 --> 00:03:50,260
عندنا والـEigenvectors بس بيشرّنوا كلهم linearly

44
00:03:50,260 --> 00:03:54,260
independent لأنه جالي linearly independent ولو

45
00:03:54,260 --> 00:03:58,420
واحد يعتمد على التاني كلهم مستقلات عن بعض تمام

46
00:03:58,420 --> 00:04:02,220
الاستقلال يبقى بحص العالمين على ال diagonal matrix

47
00:04:03,840 --> 00:04:07,760
الان بدأجي للعنوان اللي انا رافعه المرة اللي فاتت

48
00:04:07,760 --> 00:04:11,780
كنا بنتكلم عن ال similar matrix فقط و لم نتكلم عن

49
00:04:11,780 --> 00:04:15,460
ال diagonalization تمام؟ هذا الكلام اللي احنا

50
00:04:15,460 --> 00:04:19,140
بنحكي هو ال diagonalization و احنا مش ذارين طلع

51
00:04:19,140 --> 00:04:20,120
التريفش بقول

52
00:04:24,300 --> 00:04:28,980
التعريف اللي جابله if a is a similar to a diagonal

53
00:04:28,980 --> 00:04:34,880
matrix يعني هالكلام هذا صحيح then a is said to be

54
00:04:34,880 --> 00:04:40,130
diagonalizableيبقى المصوفة ايه بنقدر نعملها على

55
00:04:40,130 --> 00:04:46,770
شكل مصوفة قطرية يبقى لو كانت المصوفة similar to a

56
00:04:46,770 --> 00:04:50,330
diagonal matrix automatic بقول ان ال a دي

57
00:04:50,330 --> 00:04:55,180
diagonalizableطيب التعريف التاني بيقول لو كانت ال

58
00:04:55,180 --> 00:05:00,600
a diagonalizable matrix then it processes يتفترض

59
00:05:00,600 --> 00:05:05,100
in linearly independent eigenvectors يبقى ال

60
00:05:05,100 --> 00:05:08,140
eigenvectors اللي عندنا عددهم يساوي in بدهم يكونوا

61
00:05:08,140 --> 00:05:15,240
linearly independentوهذه الستة نسميها complete set

62
00:05:15,240 --> 00:05:20,380
of eigenvectors يبقى هذه المجموعة الكاملة لمين لل

63
00:05:20,380 --> 00:05:24,040
eigenvectors اللي عندنا على أي حال التعريف

64
00:05:24,040 --> 00:05:29,380
الأولاني دقيق جدا لأنه هيقولك كيف بدك تخلي المصوفة

65
00:05:29,380 --> 00:05:34,920
دي diagonal matrix صح السؤال ممكنطلع هنا نطرح حدث

66
00:05:34,920 --> 00:05:39,440
و نحاول الإجابة عليه نمشي خطوات محددة الآن بعد

67
00:05:39,440 --> 00:05:44,080
قليل فتجيجي معايا بقول how to diagonalize an n by

68
00:05:44,080 --> 00:05:48,180
n matrix انا بعطيك مصفوفة لما اعطيك مصفوفة كيف

69
00:05:48,180 --> 00:05:55,500
المصفوفة ديبتكتب عليها على شكل قطري فقط وبحيث

70
00:05:55,500 --> 00:06:00,480
عناصر القطر الرئيسي هما الـEigenvalues فقط لا غير

71
00:06:00,480 --> 00:06:04,360
بقول لها بدي أمشي تلت خطوات اللي عندنا خطوة الأولى

72
00:06:06,680 --> 00:06:10,320
Find in linearly independent eigenvectors of the

73
00:06:10,320 --> 00:06:15,720
matrix A,C,K1,K2 لغاية KN وهذا الكلام بجيناه احنا

74
00:06:15,720 --> 00:06:20,020
بنوجده في الأمثلة السابقة كل أربع section واحد كان

75
00:06:20,020 --> 00:06:24,310
ال eigenvalues و ال eigenvectorsإذا الخطوة الأولى

76
00:06:24,310 --> 00:06:30,090
تحصيل حاصل في كل الأمثلة اللى فاتت سواء كانت

77
00:06:30,090 --> 00:06:33,530
complex اللى اللى لعنها كانت complex أو real صحيح

78
00:06:33,530 --> 00:06:37,830
ولا لا يجب الخطوة الأولى لم نأتي بجديد نجي الخطوة

79
00:06:37,830 --> 00:06:42,690
التانية finally matrix Kاللي هي عناصر هم اللي عمود

80
00:06:42,690 --> 00:06:48,090
الأول كواحد كتنين كام يبجى هذه برضه كنا بنكتبها

81
00:06:48,090 --> 00:06:50,930
اللي هو العناصر اللي عندنا هذه تبعت ال

82
00:06:50,930 --> 00:06:54,870
eigenvectors لما نقول الست هذه تُسمّت ال bases لل

83
00:06:54,870 --> 00:07:00,260
eigen spaces تمام؟ يبجى، إيه المصروف في هذه؟Where

84
00:07:00,260 --> 00:07:04,840
الكهات هذول are called eigenvectors يبقى جيبنا له

85
00:07:04,840 --> 00:07:09,820
المصوفة تحصيل حاصل كمان هذه يعني ال eigenvectors

86
00:07:09,820 --> 00:07:13,560
اللي جيبناهم بدك تكتبهم بس على شكل المصوفة هي اللي

87
00:07:13,560 --> 00:07:17,900
بتقوله منهم الخطوة الثانيةيبقى الخطوة الأولى بدي

88
00:07:17,900 --> 00:07:21,100
أجيب ال eigenvalues و ال eigenvectors الخطوة

89
00:07:21,100 --> 00:07:24,660
التانية بدي أكتب ال eigenvectors على شكل مصفوفة

90
00:07:24,660 --> 00:07:30,820
الخطوة التالتة دي matrix المصففة كإنفرس A كي والب

91
00:07:30,820 --> 00:07:35,080
A دياجونال matrix حديها الرمز دي يبقى بتطلع عندك

92
00:07:35,080 --> 00:07:39,180
ال diagonal يعني بدي أضربمعكوس المصفوفة K اللي

93
00:07:39,180 --> 00:07:43,240
طلعت هنا هنا في اتنين في المصفوفة A الأصلي اللي

94
00:07:43,240 --> 00:07:48,180
عندي في المصفوفة K النتج لازم يطلع المصفوفة اللي

95
00:07:48,180 --> 00:07:51,460
عندنا هذه where lambda I the eigenvector the

96
00:07:51,460 --> 00:07:56,580
eigenvalue corresponding to Ki والI من واحد لغاية

97
00:07:56,580 --> 00:08:01,200
مين لغاية ال N طب حد فيكم بتحب تسأل أي سؤال في

98
00:08:01,200 --> 00:08:05,120
الكلمتين انا اضغطيك قبل ان نذهب للتطبيق العاملي

99
00:08:05,120 --> 00:08:11,690
لهذا الكلامحدث فيكوا تحب تسألوا اي سؤال؟ جاهزين؟

100
00:08:11,690 --> 00:08:16,010
طيب طبعا تعرفوا الامتحان وجه اليوم 24 اللي هو يوم

101
00:08:16,010 --> 00:08:20,750
الثلاثاء مش بكرا الثلاثاء اللي بعدها الأربعة ولا

102
00:08:20,750 --> 00:08:25,470
الثلاثة؟ الأربعة الأربعة مافيش مشكلة عادي جدا يبقى

103
00:08:25,470 --> 00:08:29,910
الامتحان يوم الأربعاء اللي هو القادم ساعة قد أيش؟

104
00:08:29,910 --> 00:08:35,140
ساعتين تانية بعد ما نخلص محاضرتنابس عند الطلاب مش

105
00:08:35,140 --> 00:08:41,920
عندكم. طيب على أي حال ما علينا يبقى الامتحان كما

106
00:08:41,920 --> 00:08:47,280
هو في chapter 3 و باقي chapter 2 مش هنضيف زيادة

107
00:08:47,280 --> 00:08:53,290
للمتحان انطبعه جاهز.هذا هو المثال اللي عندنا بيقول

108
00:08:53,290 --> 00:08:57,430
خد المصوفة نظامها اتنين في اتنين زي ما انت شايف

109
00:08:57,430 --> 00:09:01,190
هاتل ال eigen value و ال eigen vectors يبقى هذا

110
00:09:01,190 --> 00:09:04,070
اللي كنا بنجيبه المرة الماضية في ال section اربعة

111
00:09:04,070 --> 00:09:08,510
واحد بعدين تبيني ان ال a is diagonalizable يبقى

112
00:09:08,510 --> 00:09:15,340
بعدين تبيني ان المصوفة aبقدر استبدلها بمصفوفة

113
00:09:15,340 --> 00:09:21,180
قطرية عناصرها هما عناصر من الـ eigenvalues إذا بدي

114
00:09:21,180 --> 00:09:28,300
أبدأ زي ما كنت ببدأ هناك بدي أخد lambda I ناقص

115
00:09:28,300 --> 00:09:36,080
المصفوفة A وتساوي I Lambda و هنا Zero Zero Lambda

116
00:09:36,080 --> 00:09:38,540
ناقص المصفوفة A

117
00:09:41,740 --> 00:09:46,140
بالشكل اللي عندنا هذا هذي بتصبح على الشكل التالي

118
00:09:46,140 --> 00:09:53,160
هنا لندن مافيش غيرها و هنا ناقص واحد و هنا ناقص

119
00:09:53,160 --> 00:09:59,820
اتنين و هنا لندن ناقص واحد بالشكل اللي عندنا هنا

120
00:10:00,650 --> 00:10:04,650
بعد ذلك سأحصل على determinant من خلال الـ

121
00:10:04,650 --> 00:10:08,250
determinant أو المحدد سأحصل على قيم الـ

122
00:10:08,250 --> 00:10:14,090
eigenvalues يبقى سأحصل على determinant لمن ل

123
00:10:14,090 --> 00:10:20,330
lambda I ناقص الـ A و أسوي بالزيرو يبقى هذا معناه

124
00:10:20,330 --> 00:10:26,570
ان المحدد lambda سالب واحد سالب اتنين lambda سالب

125
00:10:26,570 --> 00:10:33,390
واحد سيسوىبتفك هذا يبقى لاندا في لاندا ناقص واحد

126
00:10:33,390 --> 00:10:39,450
ناقص اتنين يساوي مين؟ يساوي Zero يبقى المحدد هذا

127
00:10:39,450 --> 00:10:46,370
في لاندا تربيع ناقص لاندا ناقص اتنين يساوي Zero

128
00:10:46,370 --> 00:10:52,770
بدي احلل هذا كحصل ضرب قوسين يبقى او حصل ضرب عاملين

129
00:10:52,770 --> 00:11:00,050
يساوي Zeroهنا lambda هنا lambda هنا واحد هنا اتنين

130
00:11:00,050 --> 00:11:04,930
هنا ناقص هنا زائد يبقى زائد lambda او ناقص اتنين

131
00:11:04,930 --> 00:11:08,190
lambda بيبقى ناقص lambda واحدة هي موجودة عندنا

132
00:11:08,190 --> 00:11:13,730
يبقى تحليلنا سليم يبقى بناء عليه lambda تساوي سالب

133
00:11:13,730 --> 00:11:17,910
واحد و lambda تساوي اتنين من هذول البنات

134
00:11:21,730 --> 00:11:29,470
يبقى هذول are the eigenvalues

135
00:11:29,470 --> 00:11:39,530
of the matrix A يبقى هذول اللي هم ال eigenvalues

136
00:11:57,290 --> 00:12:02,270
بعد ذلك نجيب الـEigenvectors يبقى احنا حتى الآن في

137
00:12:02,270 --> 00:12:06,390
الخطوة الأولى لسه جيبنا الـEigenvalues وبعد ذلك

138
00:12:06,390 --> 00:12:09,930
نجيب الـEigenvectors

139
00:12:09,930 --> 00:12:16,490
يبقى بالده دي للمصوفة او لحاصل الضرب اللي هو مين

140
00:12:18,900 --> 00:12:22,260
هذا كله من أول ومبتدأ الحلقة تعتبر النقطة الأولى

141
00:12:22,260 --> 00:12:29,560
نمرة a احنا اننا lambda I ناقص ال a في ال X بيساوي

142
00:12:29,560 --> 00:12:32,660
zero هذه المعادلة الأصلية اللي بنشتغل عليها

143
00:12:32,660 --> 00:12:40,440
ابتدائها من section 4-1 هي هي ماغيرناش هذا معناهم

144
00:12:42,120 --> 00:12:47,200
لاند اي ناقص اتنين هي هجازة المصوفة لانها ناقص

145
00:12:47,200 --> 00:12:52,320
واحد لاند اي ناقص اتنين لاند اي ناقص واحد لاند اي

146
00:12:52,320 --> 00:12:54,480
ناقص اتنين لاند اي ناقص اتنين لاند اي ناقص اتنين

147
00:12:54,480 --> 00:12:55,100
لاند اي ناقص اتنين لاند اي ناقص اتنين لاند اي ناقص

148
00:12:55,100 --> 00:12:55,320
اتنين لاند اي ناقص اتنين لاند اي ناقص اتنين لاند

149
00:12:55,320 --> 00:12:55,620
اي ناقص اتنين لاند اي ناقص اتنين لاند اي ناقص

150
00:12:55,620 --> 00:12:59,240
اتنين لاند اي ناقص اتنين لاند اي ناقص اتنين

151
00:12:59,350 --> 00:13:05,730
بتاخد الحالة الأولى لو كانت Lambda تساوي سالب واحد

152
00:13:05,730 --> 00:13:09,410
مافيش اللي بده يصير يبقى بده أشيل كل Lambda و أحط

153
00:13:09,410 --> 00:13:14,570
مكانها سالب واحد يبقى بصير عنه هنا سالب واحد سالب

154
00:13:14,570 --> 00:13:22,530
واحد و هنا سالب اتنين سالب اتنين في X واحد X اتنين

155
00:13:22,530 --> 00:13:27,650
كله بده يساوي من Zero و Zeroهذا المعادل يجب أن

156
00:13:27,650 --> 00:13:32,270
أفكر المعادلة هذه و أحولها إلى معادلات يعني

157
00:13:32,270 --> 00:13:35,070
المعادلة المصفوهية يجب أن أضربها و أحولها إلى

158
00:13:35,070 --> 00:13:41,890
معادلتين فأقول له ناقص X1 ناقص X2 سيكون Zero وهنا

159
00:13:41,890 --> 00:13:49,210
ناقص 2 X1 ناقص 2 X2 سيكون Zero هذه كانت معادلة يا

160
00:13:49,210 --> 00:13:54,000
بناتمعادلة واحدة تنتهي لك في الحقيقة معادلة واحدة

161
00:13:54,000 --> 00:14:00,860
إذا هذه المعادلة الواحدة X1 زائد X2 بده يساوي Zero

162
00:14:00,860 --> 00:14:08,820
ومنها X1 بده يساوي من سالب X2 أو X2 بده يساوي سالب

163
00:14:08,820 --> 00:14:17,060
X1يبقى باجي بقوله لو كانت ال X2 بدي ساوي A then X1

164
00:14:17,060 --> 00:14:25,760
بدي مين سالب A هذا بدي يعطيني the eigen vectors

165
00:14:26,750 --> 00:14:37,190
are in the form على الشكل التالي اللي هما من X1 X2

166
00:14:37,190 --> 00:14:47,310
بده يساوي X1 اللي هي ناقص A و X2 اللي هي A بالشكل

167
00:14:47,310 --> 00:14:51,590
اللي عندنا او A في سالب واحد واحد

168
00:14:54,310 --> 00:15:00,330
يبقى طالع عندي هذا هو يمثل mean bases لل eigen

169
00:15:00,330 --> 00:15:06,510
vector space المناظر لل eigen value لمن lambda

170
00:15:06,510 --> 00:15:08,590
تساوي سالب واحد

171
00:15:17,540 --> 00:15:22,440
الان بدنا نجي لمين؟ ناخد لان ده التانية يبقى باجي

172
00:15:22,440 --> 00:15:29,200
بقوله هنا F لان ده تزاوي التانية طلت معانا اتنين

173
00:15:29,200 --> 00:15:34,970
يبقى thenلما طلعت لاندا تساوي اتنين يبقى المعادلة

174
00:15:34,970 --> 00:15:39,390
المصففية هتكون عليه الشكل التالي هشيل كل لاندا و

175
00:15:39,390 --> 00:15:45,330
احط مكانها اتنين يبقى اتنين ناقص واحد هنا ناقص

176
00:15:45,330 --> 00:15:50,690
اتنين و اتنين ناقص واحد اللي يبقى درجة اب واحد

177
00:15:50,690 --> 00:15:55,830
بالشكل اللي عندنا هذا X واحد X اتنين بدها تساوي

178
00:15:55,830 --> 00:16:02,120
Zero Zeroهذول هتعطيني معادلتين المعادلة الأولى

179
00:16:02,120 --> 00:16:08,520
اللى هى 2x1-x2 بده يسوى zero والمعادلة التانية

180
00:16:08,520 --> 00:16:16,600
الناقصى 2x1 زائد x2 برضه يسوى zero هذول كام معادلة

181
00:16:16,600 --> 00:16:21,210
يا بنات؟معادلة واحدة لأن لو ضربت التانية فى سالب

182
00:16:21,210 --> 00:16:26,270
بيصير هي المعادلة الأولى يبقى هذا معناه انه اتنين

183
00:16:26,270 --> 00:16:31,910
اكس واحد ناقص اكس اتنين بده يساوي Zero هذا معناه

184
00:16:31,910 --> 00:16:36,970
ان اكس اتنين بده يساوي اتنين اكس واحد يبقى هذا

185
00:16:36,970 --> 00:16:44,750
معناه ان لو كانت ال X واحد تساوي ايه والله بي مثلا

186
00:16:44,750 --> 00:16:57,200
thenبعد ذلك X2 يكون 2B وبالتالي اصبحت هنا من the

187
00:16:57,200 --> 00:17:08,180
Eigen vectors are inthe form صار على الشكل التالي

188
00:17:08,180 --> 00:17:16,540
ال X1 ب B و هنا ب 2B يعني بيه برا و هنا واحد اتنين

189
00:17:16,540 --> 00:17:23,720
بالشكل اللي عندنا هذا طبعا هذا يمثل bases لمين لل

190
00:17:23,720 --> 00:17:30,380
eigen vector space اللي عندنا طيب الآن خلصت اللي

191
00:17:30,380 --> 00:17:35,760
هو المطلوب الأولالمطلوب التالي جالي هتل المصفوفة K

192
00:17:35,760 --> 00:17:43,320
باجي بقولها المصفوفة K هي عبارة عن مين؟ هي عبارة

193
00:17:43,320 --> 00:17:49,460
عن K واحد و K اتنين في عندي غيرهم؟ ماعنديش غيرهم K

194
00:17:49,460 --> 00:17:56,860
واحد اللي هو من سالب واحد و واحد و K اتنين K اتنين

195
00:17:56,860 --> 00:18:03,570
هي عبارة عن العمود واحد و اتنينلاحظ ان اتنين هدول

196
00:18:03,570 --> 00:18:07,870
linearly dependent ولا linearly independent

197
00:18:07,870 --> 00:18:14,010
اندبندنت ليش ان ولا واحد فيهم مضاعفات الآخر يبقى

198
00:18:14,010 --> 00:18:21,290
هنا باجي بقولك بين جثين نوتthat لحظة أن السالب

199
00:18:21,290 --> 00:18:29,110
واحد وواحد and التاني واحد واتنين are linearly

200
00:18:29,110 --> 00:18:30,390
independent

201
00:18:34,060 --> 00:18:40,500
الخطوة التالتة هي المطلوب نمر بيه من المسألة بيّلي

202
00:18:40,500 --> 00:18:44,960
ان a is diagonalizable يعني احنا حتى اللي هنجيبنا

203
00:18:44,960 --> 00:18:48,640
ال eigenvalues و ال eigenvectors اللي عندنا و

204
00:18:48,640 --> 00:18:54,840
حطناهم على شكل مصفوفة اذا بيداجي لنمر بيه من

205
00:18:54,840 --> 00:19:00,110
السؤالمش هنجيب نمرة بيه بدي أجي للمصفوفة K و أجيب

206
00:19:00,110 --> 00:19:05,170
من المعكوث سبعها مش هنجيب المعكوث سبعها بدي أعرف

207
00:19:05,170 --> 00:19:11,510
قداش ال determinant لل K تمام يبقى المحدد سالب

208
00:19:11,510 --> 00:19:18,910
واحد واحد اتنين ويساوي سالب اتنين سالب واحد ويساوي

209
00:19:18,910 --> 00:19:24,870
قداش سالب تلاتة وزي ما انتوا شايفينلا يساوي zero

210
00:19:24,870 --> 00:19:31,350
يعني هذه المصفوفة non singular matrix يبجى هذا

211
00:19:31,350 --> 00:19:40,570
معناه انك is a non singular matrix

212
00:19:41,270 --> 00:19:46,830
ما دام non singular matrix إذا إيه اللي هي معكوس

213
00:19:46,830 --> 00:19:52,310
بدنا نروح نجيب المعكوس تبع هذه المصفوفة و نضربه في

214
00:19:52,310 --> 00:19:59,650
المصفوفة A و كذلك في المصفوفة K تسلم يبقى الان K

215
00:19:59,650 --> 00:20:05,730
inverse AK إيش بده تعمل إيش الناتج يا بنات حتى

216
00:20:05,730 --> 00:20:07,450
بتجري تقولي جديش الناتج

217
00:20:09,990 --> 00:20:15,550
هما المصوفة نظام اتنين في اتنين بحيث القطر الرئيسي

218
00:20:15,550 --> 00:20:19,910
هو ناقص واحد واتنين والقطر الرئيسي الثانوي يبقى

219
00:20:19,910 --> 00:20:24,270
أسفار يعني جاب المبدأ لإن هذه المصوفة هي اللي

220
00:20:24,270 --> 00:20:28,830
بتعملي ال diagonalization للميم للمصوفة A وبالتالي

221
00:20:28,830 --> 00:20:34,850
بقول ال A is diagonalizable طيب هذا معناه طبعا

222
00:20:34,850 --> 00:20:39,970
هتعرفيش مين يا بنات؟النتج المصوفة اللي بتطلعيش

223
00:20:39,970 --> 00:20:44,610
بقول عليها similar to a مش هتعرف ال similar وكأنه

224
00:20:44,610 --> 00:20:48,850
ال similar هي من؟ هي ال diagonalization هي نفس

225
00:20:48,850 --> 00:20:53,350
العملية بس هنا حطنا لها شغل و كده هناك ماكناش

226
00:20:53,350 --> 00:20:57,190
بنعرف هذا الكلام في المثال اللي اطرحناه المحاضرة

227
00:20:57,190 --> 00:21:02,010
الماضيةيبقى هذا الكلام يساوي بالداخل لمعكوس

228
00:21:02,010 --> 00:21:08,010
المصوفة K بنبدل عناصر القطر الرئيسي مكان بعض

229
00:21:08,010 --> 00:21:14,130
وبنغير إشارات عناصر القطر الثانوي وبنجسم على محدد

230
00:21:14,130 --> 00:21:19,730
هذه المصوفة المحدد هذا كده؟ سالب تلاتة يبقى هاي

231
00:21:19,730 --> 00:21:26,640
واحد على سالب تلاتةبتداجي هنا هذا اتنين وهنا سالب

232
00:21:26,640 --> 00:21:32,020
واحد وهنا سالب واحد وهنا سالب واحد غيرت اشارات

233
00:21:32,020 --> 00:21:36,060
عناصر القطر الثانوي وبدلت عناصر القطر الرئيسي مكان

234
00:21:36,060 --> 00:21:43,500
بعض ال a باجي بنزلها كما كانت له zero واحد اتنين

235
00:21:43,500 --> 00:21:52,120
واحد مصوفة ك كما هي واحد اتنين ويساويسالب تلت

236
00:21:52,120 --> 00:21:57,980
خلّيك برا تمام؟ بيضل لإن هنا بدي أدرب المصفتين

237
00:21:57,980 --> 00:22:04,800
مثلا هذا اتنين سالب واحد سالب واحد سالب واحد فيه

238
00:22:04,800 --> 00:22:09,880
بدي أضرب هدول المصفتين في بعض يبقى Zero واحد اللي

239
00:22:09,880 --> 00:22:15,740
هو بواحد يبقى Zero واتنين يبقى في اتنينيبقى سالب

240
00:22:15,740 --> 00:22:21,440
اتنين و واحد يبقى سالب واحد اتنين و اتنين يبقى كده

241
00:22:21,440 --> 00:22:26,040
اش؟ اربعة بالشكل اللي عندنا هنا يبقى هذا الكلام

242
00:22:26,040 --> 00:22:32,080
بده يساوي سالب طول فيه نضرب المصفتين هدول في بعض

243
00:22:32,080 --> 00:22:39,630
يبقى هنا اتنين و هنا واحد يبقى تلاتةهنا أربعة

244
00:22:39,630 --> 00:22:46,750
وناقص أربعة يبقى zero تمام هنا صف ثاني سالب واحد

245
00:22:46,750 --> 00:22:51,510
وموجب واحد يبقى zero الصف الثاني في العمود التاني

246
00:22:51,510 --> 00:22:57,610
سالب اتنين وسالب أربعة يبقى سالب ستة بالشكل اللي

247
00:22:57,610 --> 00:23:03,690
عندنا دهبدي اضرب كل العناصر في سالب طول يبقى هذا

248
00:23:03,690 --> 00:23:08,970
بيعطيكوا جداش سالب واحد و هنا zero و هنا zero سالب

249
00:23:08,970 --> 00:23:14,230
مع سالب موجب و هنا باتنين اطلعلي عناصر القطرة

250
00:23:14,230 --> 00:23:18,810
رئيسي سالب واحد و اتنين هي قيم main ال eigen value

251
00:23:18,810 --> 00:23:23,970
المعنى هذا الكلام ان ال a is diagonalizable يبقى

252
00:23:23,970 --> 00:23:31,720
هناالـ A is diagonalizable

253
00:23:31,720 --> 00:23:34,040
وهو المطلوب

254
00:24:01,920 --> 00:24:11,060
ناخد الملاحظة هذه remark it

255
00:24:11,060 --> 00:24:22,540
should be noted that it should be noted that يجب

256
00:24:22,540 --> 00:24:29,060
ملاحظة ان not every square matrix not every

257
00:24:32,360 --> 00:24:45,100
square matrix مش كل مصوفة مربعة is similar to

258
00:24:45,100 --> 00:24:51,880
a diagonal matrix

259
00:24:51,880 --> 00:24:58,860
because السبب

260
00:25:01,690 --> 00:25:11,770
بسبب ان ليس كل مقاطع كل مقاطعة

261
00:25:11,770 --> 00:25:19,870
لديها

262
00:25:19,870 --> 00:25:26,650
مقاطعة كاملة كمقاطعة

263
00:25:31,150 --> 00:25:38,230
complicit of eigenvectors

264
00:25:38,230 --> 00:25:41,450
example

265
00:25:41,450 --> 00:25:48,430
is

266
00:25:48,430 --> 00:25:57,750
the matrix A تساوي

267
00:25:58,890 --> 00:26:07,490
ايتنين تلاتة زيرو اتنين Similar to

268
00:26:07,490 --> 00:26:10,890
a diagonal matrix

269
00:26:36,780 --> 00:27:04,360
العمود هذا لازم خلاص خلي

270
00:27:04,360 --> 00:27:10,490
بالكمالملاحظة اللى كتبناها المثال اللى جاب لو كان

271
00:27:10,490 --> 00:27:13,810
هنا مصحوف مربع نظام اتنين في اتنين لقناها

272
00:27:13,810 --> 00:27:18,010
diagonalizable لما نسأل هل المصحوف دي

273
00:27:18,010 --> 00:27:22,370
diagonalizable ولا لا انا بفهم منها شغلتين الشغل

274
00:27:22,370 --> 00:27:26,130
الاولى قد تكون diagonalizable وقد لا تكون

275
00:27:26,130 --> 00:27:31,060
diagonalizableإذا ما بنقدر نقول مش كل مصفوفة

276
00:27:31,060 --> 00:27:36,100
similar to اي مصفوفة أخرى ليس بالضرورة أو بمعنى

277
00:27:36,100 --> 00:27:41,760
أخر مش كل مصفوفة بتكون diagonalizable طيب كيه بدنا

278
00:27:41,760 --> 00:27:46,300
نثبت صحة هذا الكلام أو كيه بدنا نبين هذا الكلام؟

279
00:27:46,300 --> 00:27:49,120
إيش بقولي هنا في الملاحظة دي؟

280
00:27:57,900 --> 00:28:07,700
مش كل مصفوفة مربعة مشكلة مش كل مصفوفة

281
00:28:07,700 --> 00:28:11,600
مربعة مشكلة

282
00:28:11,600 --> 00:28:12,280
مش كل

283
00:28:14,720 --> 00:28:18,640
square matrix المصحوفة مربعية و complete set of

284
00:28:18,640 --> 00:28:24,120
eigenvalues تعالى نترجم هذا الكلام على أرض الواقع

285
00:28:24,120 --> 00:28:27,100
المعطيني المصحوفة وجالى يشوف لي هل هذه

286
00:28:27,100 --> 00:28:32,180
diagonalizable ولا not diagonalizable إذا بدي أمشي

287
00:28:32,180 --> 00:28:35,940
مثل ما مشيت في المثال اللى طوى شوف حالي إلى وين

288
00:28:35,940 --> 00:28:41,280
بدي أوصل هل بقدر أكمل ولا بقدرش أكملوإذا ماقدرش

289
00:28:41,280 --> 00:28:45,360
أكمل إيش الشيء اللي خلاني ماقدرش أكمل الحكي تبعي

290
00:28:45,360 --> 00:28:52,280
بقوله بسيطة إذا أنا بدي أبدأ ب lambda I ناقص ال a

291
00:28:52,280 --> 00:29:02,480
يبقى اللي هي mean lambda 00 lambda ناقص ال a 2302

292
00:29:02,480 --> 00:29:10,830
ويساويهنا لاندا ناقص اتنين وهنا ناقص ثلاثة و zero

293
00:29:10,830 --> 00:29:16,590
كزي ما هو وهنا لاندا ناقص اتنين بشكل اللي عندنا

294
00:29:16,590 --> 00:29:25,080
هذابدى اخد المحدد يبقى determinant لlanda i ناقص

295
00:29:25,080 --> 00:29:32,580
ال a ويسوى المحدد landa ناقص اتنين ناقص ثلاثة zero

296
00:29:32,580 --> 00:29:39,270
landa ناقص اتنينيبقى هذا lambda ناقص اتنين لكل

297
00:29:39,270 --> 00:29:45,470
تربيع ناقص ال zero هذا الكلام بده يساوي zero يبقى

298
00:29:45,470 --> 00:29:51,210
هذا معناه ان ال lambda ناقص اتنين لكل تربيع يساوي

299
00:29:51,210 --> 00:29:56,410
zero هذه معادلة من اي درجة من درجة ان يبقى لها كم

300
00:29:56,410 --> 00:30:00,890
حل حلين يبقى هذه المعادلة لك الحلان

301
00:30:05,540 --> 00:30:12,540
يبقى هذا الكلام بناء عليه ان لاندا واحد تساوي

302
00:30:12,540 --> 00:30:19,850
لاندا اتنين تساوي اتنينبناء عليه سأحصل على

303
00:30:19,850 --> 00:30:27,190
الـEigenvectors المناظرة لمن؟ لـLanda تساوي اتنين

304
00:30:27,190 --> 00:30:32,930
يبقى باجي بقول هنا لو أخدنا لاندا واحد تساوي اتنين

305
00:30:32,930 --> 00:30:40,090
تمام؟ بدي أروح أخد من؟ لاندا I ناقص الـA في الـX

306
00:30:40,090 --> 00:30:47,130
كل هذا الكلام بدي يساوي Zero هذا بدي يعطينالاندا

307
00:30:47,130 --> 00:30:52,150
اي ناقص ليها هذه المصوفة هشيل لاندا هذه و اكتب

308
00:30:52,150 --> 00:30:58,540
مكانها جداشو اكتب مكانها اتنين بيصير هايها هاي

309
00:30:58,540 --> 00:31:02,240
لاندا ناقص اتنين ولا شي تقولي من وين اجت و هنا

310
00:31:02,240 --> 00:31:10,760
ناقص تلاتة و هنا zero و هنا لاندا ناقص اتنين و هاد

311
00:31:10,760 --> 00:31:16,820
ال X واحد X اتنين بدها ساوي zero و zero بالشكل

312
00:31:16,820 --> 00:31:21,810
اللي عندنا هنايبقى لما لاندا تساوي اتنين بيصير

313
00:31:21,810 --> 00:31:26,970
المصفوفة لانها تبقى كم؟ Zero وهذه سالب تلاتة وهذه

314
00:31:26,970 --> 00:31:33,690
Zero وهذه Zero في X واحد X اتنين بده يساوي Zero و

315
00:31:33,690 --> 00:31:39,730
Zero يبقى الصف الأول في العمود الأول بيعطينا مين؟

316
00:31:39,730 --> 00:31:45,130
بيعطينا سالب تلاتة X اتنين يساوي Zero في غير هي

317
00:31:45,130 --> 00:31:51,940
كده؟ما اعطانيش الا معادلة واحدة بمجهول واحد كل

318
00:31:51,940 --> 00:31:57,060
اللي بقدر اقوله من هذه المعادلة ان ال X2 بده ساوي

319
00:31:57,060 --> 00:32:05,550
قداش طب و ال X1 اي رقم؟ مين مكان يكونيبقى باجي

320
00:32:05,550 --> 00:32:14,170
بقوله and اكس اتنين بده يسوي ال a say مثلا يعني اه

321
00:32:14,170 --> 00:32:17,270
وقع كيف؟ بسمع

322
00:32:19,810 --> 00:32:31,730
يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1

323
00:32:31,730 --> 00:32:40,890
يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1

324
00:32:40,890 --> 00:32:43,450
يبقى X1 يبقى

325
00:32:46,580 --> 00:32:55,980
تو لاندا واحد يساوي اتنين are in the form على

326
00:32:55,980 --> 00:33:04,040
الشكل التالي X واحد X اتنين يساوي X واحد اللي هو ب

327
00:33:04,040 --> 00:33:09,700
A و X اتنين اللي هو بقداش ب Zero اللي يساوي A في

328
00:33:09,700 --> 00:33:14,260
واحد Zero طب

329
00:33:14,260 --> 00:33:21,480
لاندا مكررةيبقى التانية زيها صح ولا لأ يبقى also

330
00:33:21,480 --> 00:33:28,240
the eigenvectors

331
00:33:28,240 --> 00:33:35,900
corresponding to

332
00:33:35,900 --> 00:33:45,480
land اتنين تساوي اتنين are in the four

333
00:33:47,770 --> 00:33:54,870
يبقى أصبحت على الشكل التالي اللي هو بي مثلا لكن هي

334
00:33:54,870 --> 00:34:00,370
هي نفسها ماتغيرتش يبقى ليس بي وإنما ايه في واحد

335
00:34:00,370 --> 00:34:01,070
زيرو

336
00:34:04,190 --> 00:34:09,650
طيب تعالى نشوف في هذه الحالة شو شكل المصوفة K

337
00:34:09,650 --> 00:34:14,310
المصوفة K بحط فيها ال Eigen vectors مظبوطة ولا لأ

338
00:34:14,310 --> 00:34:24,210
يبقى بناء عليه المصوفة K بدها تساوي 1010

339
00:34:24,210 --> 00:34:26,070
تمام

340
00:34:28,060 --> 00:34:32,700
لو رجعنا ل a similar to b يقولنا if there exists a

341
00:34:32,700 --> 00:34:38,620
non singular matrix K such that تمام؟ بدنا نشوف هل

342
00:34:38,620 --> 00:34:42,220
هذه singular ولا non singular

343
00:34:44,480 --> 00:34:49,600
يبقى احنا بنات هنا طلعنا المصوفة K تبعت ال

344
00:34:49,600 --> 00:34:54,480
eigenvectors على الشكل اللي عندنا هذا جينا اخدنا

345
00:34:54,480 --> 00:34:59,300
المحدد اللي لها وجينا المحدد اللي يساوي مين؟ Zero

346
00:34:59,300 --> 00:35:03,780
مدام المحدد Zero يعني ال K inverse does not exist

347
00:35:03,780 --> 00:35:09,760
لأن المصوفة اللي لها ماكوس هي المصوفة اللي محددها

348
00:35:09,760 --> 00:35:15,700
لا يساوي Zero تمام؟يساوي زي رويب جهدي مش موجودة،

349
00:35:15,700 --> 00:35:20,980
مدن مش موجودة، إذا لا يمكن تبقى المصوفة similar to

350
00:35:20,980 --> 00:35:24,560
a diagonal matrix أو المصوفة بقول عنها هي

351
00:35:24,560 --> 00:35:29,160
diagonalizable يعطيكوا العافية