एक स्थिर मैट्रिक्स को अर्ध-निश्चित और सकारात्मक माना जाता है। इसका मतलब यह है कि सभी eigenvalues शून्य या सकारात्मक होंगे। इसलिए, यदि हमें एक नकारात्मक eigenvalue मिलता है, इसका मतलब है कि हमारा कठोरता मैट्रिक्स अस्थिर हो गया है।
क्या eigen मान ऋणात्मक हो सकते हैं?
ज्यामितीय रूप से, एक eigenvector, एक वास्तविक nonzero eigenvalue के अनुरूप, एक दिशा में इंगित करता है जिसमें यह परिवर्तन द्वारा बढ़ाया जाता है और eigenvalue वह कारक है जिसके द्वारा इसे बढ़ाया जाता है। यदि eigenvalue ऋणात्मक है, तो दिशा उलट जाती है।
नकारात्मक eigenvalues होने का क्या मतलब है?
नकारात्मक eigenvalue संदेश समाधान प्रक्रिया के दौरान उत्पन्न होते हैं जब सिस्टम मैट्रिक्स विघटित हो रहा होता है। … प्रणाली स्थिर है। अन्य मामलों में, नकारात्मक EIGENVALUES का अर्थ है कि सिस्टम मैट्रिक्स नहीं है। सकारात्मक निश्चित: उदाहरण के लिए, एक द्विभाजन (बकलिंग) लोड अधिक हो सकता है।
इस मैट्रिक्स में कितने ऋणात्मक eigenvalue हो सकते हैं?
1) जब मैट्रिक्स ऋणात्मक निश्चित होता है, तो सभी eigenvalues ऋणात्मक होते हैं। 2) जब मैट्रिक्स गैर-शून्य और ऋणात्मक अर्ध-निश्चित है तो इसमें कम से कम एक ऋणात्मक eigenvalue होगा। 3) जब आव्यूह वास्तविक हो, एक विषम आयाम हो, और इसका सारणिक ऋणात्मक हो, तो इसका कम से कम एक ऋणात्मक eigenvalue होगा।
अबाकस में ऋणात्मक eigenvalue क्या है?
ABAQUS एक रेखीय सॉल्वर (शायद विरल प्रत्यक्ष) का उपयोग कर रहा है जो केवलसमीकरणों की सकारात्मक निश्चित प्रणालियों से निपटें। नकारात्मक eigenvalue चेतावनी इंगित करती है कि आपका सिस्टम सकारात्मक निश्चित नहीं है, इसलिए हो सकता है कि आपने समस्या को ठीक से बाधित नहीं किया हो और/या आपके ढांचे के भीतर नकली तंत्र हो।
