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
|