Global searching is not enabled.
Skip to main content
Interactive Content

2.1.3. Nilai Eigen dan Vektor Eigen

Completion requirements

Video ini akan menjelajahi konsep penting dari eigenvalue dan eigenvektor, termasuk definisi, contoh, diagonalization, persamaan karakteristik, serta aplikasinya dalam berbagai bidang ilmu, yang terdiri dari:

  • 0:24 - Definisi Eigenvalue dan Eigenvektor: Persamaan AX=λXAX = \lambda X menggambarkan bahwa AA adalah matriks, XX adalah vektor, dan λ\lambda adalah skalar. Vektor yang tidak nol XX disebut eigenvektor dan skalar λ\lambda disebut eigenvalue.
  • 1:03 - Asal Kata Eigen: Berasal dari bahasa Jerman yang berarti "asli" atau "karakteristik".
  • 1:50 - Contoh Eigenvalue dan Eigenvektor: Contoh diberikan dengan matriks 2x2 dan nilai eigen λ=3\lambda = 3.
  • 2:47 - Diagonalisasi Matriks: Menghitung eigenvalue dan eigenvektor melalui proses diagonalisasi, dengan contoh matriks n x n.
  • 3:55 - Persamaan Karakteristik: Persamaan det(λIA)=0 \det(\lambda I - A) = 0digunakan untuk menghitung eigenvalue.
  • 4:12 - ada soal yang harus kalian kerjakan
  • 4:44 - Sistem Persamaan Linear Homogen: Dijelaskan bahwa sistem persamaan ini bisa memiliki solusi trivial (nol) atau non-trivial.
  • 5:52 - Aplikasi Eigenvalue dan Eigenvektor: Aplikasi dalam fisika, mekanika kuantum, dinamika populasi, grafika komputer, dan sistem pendukung keputusan ekonomi.