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 00:25:26,650 --> 00:25:26,650 كاملة 264 00:25:31,150 --> 00:25:38,230 complicit of eigenvectors 265 00:25:38,230 --> 00:25:41,450 example 266 00:25:41,450 --> 00:25:48,430 is 267 00:25:48,430 --> 00:25:57,750 the matrix A تساوي 268 00:25:58,890 --> 00:26:07,490 ايتنين تلاتة زيرو اتنين Similar to 269 00:26:07,490 --> 00:26:10,890 a diagonal matrix 270 00:26:36,780 --> 00:27:04,360 العمود هذا لازم خلاص خلي 271 00:27:04,360 --> 00:27:10,490 بالكمالملاحظة اللى كتبناها المثال اللى جاب لو كان 272 00:27:10,490 --> 00:27:13,810 هنا مصحوف مربع نظام اتنين في اتنين لقناها 273 00:27:13,810 --> 00:27:18,010 diagonalizable لما نسأل هل المصحوف دي 274 00:27:18,010 --> 00:27:22,370 diagonalizable ولا لا انا بفهم منها شغلتين الشغل 275 00:27:22,370 --> 00:27:26,130 الاولى قد تكون diagonalizable وقد لا تكون 276 00:27:26,130 --> 00:27:31,060 diagonalizableإذا ما بنقدر نقول مش كل مصفوفة 277 00:27:31,060 --> 00:27:36,100 similar to اي مصفوفة أخرى ليس بالضرورة أو بمعنى 278 00:27:36,100 --> 00:27:41,760 أخر مش كل مصفوفة بتكون diagonalizable طيب كيه بدنا 279 00:27:41,760 --> 00:27:46,300 نثبت صحة هذا الكلام أو كيه بدنا نبين هذا الكلام؟ 280 00:27:46,300 --> 00:27:49,120 إيش بقولي هنا في الملاحظة دي؟ 281 00:27:57,900 --> 00:28:07,700 مش كل مصفوفة مربعة مشكلة مش كل مصفوفة 282 00:28:07,700 --> 00:28:11,600 مربعة مشكلة 283 00:28:11,600 --> 00:28:12,280 مش كل 284 00:28:14,720 --> 00:28:18,640 square matrix المصحوفة مربعية و complete set of 285 00:28:18,640 --> 00:28:24,120 eigenvalues تعالى نترجم هذا الكلام على أرض الواقع 286 00:28:24,120 --> 00:28:27,100 المعطيني المصحوفة وجالى يشوف لي هل هذه 287 00:28:27,100 --> 00:28:32,180 diagonalizable ولا not diagonalizable إذا بدي أمشي 288 00:28:32,180 --> 00:28:35,940 مثل ما مشيت في المثال اللى طوى شوف حالي إلى وين 289 00:28:35,940 --> 00:28:41,280 بدي أوصل هل بقدر أكمل ولا بقدرش أكملوإذا ماقدرش 290 00:28:41,280 --> 00:28:45,360 أكمل إيش الشيء اللي خلاني ماقدرش أكمل الحكي تبعي 291 00:28:45,360 --> 00:28:52,280 بقوله بسيطة إذا أنا بدي أبدأ ب lambda I ناقص ال a 292 00:28:52,280 --> 00:29:02,480 يبقى اللي هي mean lambda 00 lambda ناقص ال a 2302 293 00:29:02,480 --> 00:29:10,830 ويساويهنا لاندا ناقص اتنين وهنا ناقص ثلاثة و zero 294 00:29:10,830 --> 00:29:16,590 كزي ما هو وهنا لاندا ناقص اتنين بشكل اللي عندنا 295 00:29:16,590 --> 00:29:25,080 هذابدى اخد المحدد يبقى determinant لlanda i ناقص 296 00:29:25,080 --> 00:29:32,580 ال a ويسوى المحدد landa ناقص اتنين ناقص ثلاثة zero 297 00:29:32,580 --> 00:29:39,270 landa ناقص اتنينيبقى هذا lambda ناقص اتنين لكل 298 00:29:39,270 --> 00:29:45,470 تربيع ناقص ال zero هذا الكلام بده يساوي zero يبقى 299 00:29:45,470 --> 00:29:51,210 هذا معناه ان ال lambda ناقص اتنين لكل تربيع يساوي 300 00:29:51,210 --> 00:29:56,410 zero هذه معادلة من اي درجة من درجة ان يبقى لها كم 301 00:29:56,410 --> 00:30:00,890 حل حلين يبقى هذه المعادلة لك الحلان 302 00:30:05,540 --> 00:30:12,540 يبقى هذا الكلام بناء عليه ان لاندا واحد تساوي 303 00:30:12,540 --> 00:30:19,850 لاندا اتنين تساوي اتنينبناء عليه سأحصل على 304 00:30:19,850 --> 00:30:27,190 الـEigenvectors المناظرة لمن؟ لـLanda تساوي اتنين 305 00:30:27,190 --> 00:30:32,930 يبقى باجي بقول هنا لو أخدنا لاندا واحد تساوي اتنين 306 00:30:32,930 --> 00:30:40,090 تمام؟ بدي أروح أخد من؟ لاندا I ناقص الـA في الـX 307 00:30:40,090 --> 00:30:47,130 كل هذا الكلام بدي يساوي Zero هذا بدي يعطينالاندا 308 00:30:47,130 --> 00:30:52,150 اي ناقص ليها هذه المصوفة هشيل لاندا هذه و اكتب 309 00:30:52,150 --> 00:30:58,540 مكانها جداشو اكتب مكانها اتنين بيصير هايها هاي 310 00:30:58,540 --> 00:31:02,240 لاندا ناقص اتنين ولا شي تقولي من وين اجت و هنا 311 00:31:02,240 --> 00:31:10,760 ناقص تلاتة و هنا zero و هنا لاندا ناقص اتنين و هاد 312 00:31:10,760 --> 00:31:16,820 ال X واحد X اتنين بدها ساوي zero و zero بالشكل 313 00:31:16,820 --> 00:31:21,810 اللي عندنا هنايبقى لما لاندا تساوي اتنين بيصير 314 00:31:21,810 --> 00:31:26,970 المصفوفة لانها تبقى كم؟ Zero وهذه سالب تلاتة وهذه 315 00:31:26,970 --> 00:31:33,690 Zero وهذه Zero في X واحد X اتنين بده يساوي Zero و 316 00:31:33,690 --> 00:31:39,730 Zero يبقى الصف الأول في العمود الأول بيعطينا مين؟ 317 00:31:39,730 --> 00:31:45,130 بيعطينا سالب تلاتة X اتنين يساوي Zero في غير هي 318 00:31:45,130 --> 00:31:51,940 كده؟ما اعطانيش الا معادلة واحدة بمجهول واحد كل 319 00:31:51,940 --> 00:31:57,060 اللي بقدر اقوله من هذه المعادلة ان ال X2 بده ساوي 320 00:31:57,060 --> 00:32:05,550 قداش طب و ال X1 اي رقم؟ مين مكان يكونيبقى باجي 321 00:32:05,550 --> 00:32:14,170 بقوله and اكس اتنين بده يسوي ال a say مثلا يعني اه 322 00:32:14,170 --> 00:32:17,270 وقع كيف؟ بسمع 323 00:32:19,810 --> 00:32:31,730 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 324 00:32:31,730 --> 00:32:40,890 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 يبقى X1 325 00:32:40,890 --> 00:32:43,450 يبقى X1 يبقى 326 00:32:46,580 --> 00:32:55,980 تو لاندا واحد يساوي اتنين are in the form على 327 00:32:55,980 --> 00:33:04,040 الشكل التالي X واحد X اتنين يساوي X واحد اللي هو ب 328 00:33:04,040 --> 00:33:09,700 A و X اتنين اللي هو بقداش ب Zero اللي يساوي A في 329 00:33:09,700 --> 00:33:14,260 واحد Zero طب 330 00:33:14,260 --> 00:33:21,480 لاندا مكررةيبقى التانية زيها صح ولا لأ يبقى also 331 00:33:21,480 --> 00:33:28,240 the eigenvectors 332 00:33:28,240 --> 00:33:35,900 corresponding to 333 00:33:35,900 --> 00:33:45,480 land اتنين تساوي اتنين are in the four 334 00:33:47,770 --> 00:33:54,870 يبقى أصبحت على الشكل التالي اللي هو بي مثلا لكن هي 335 00:33:54,870 --> 00:34:00,370 هي نفسها ماتغيرتش يبقى ليس بي وإنما ايه في واحد 336 00:34:00,370 --> 00:34:01,070 زيرو 337 00:34:04,190 --> 00:34:09,650 طيب تعالى نشوف في هذه الحالة شو شكل المصوفة K 338 00:34:09,650 --> 00:34:14,310 المصوفة K بحط فيها ال Eigen vectors مظبوطة ولا لأ 339 00:34:14,310 --> 00:34:24,210 يبقى بناء عليه المصوفة K بدها تساوي 1010 340 00:34:24,210 --> 00:34:26,070 تمام 341 00:34:28,060 --> 00:34:32,700 لو رجعنا ل a similar to b يقولنا if there exists a 342 00:34:32,700 --> 00:34:38,620 non singular matrix K such that تمام؟ بدنا نشوف هل 343 00:34:38,620 --> 00:34:42,220 هذه singular ولا non singular 344 00:34:44,480 --> 00:34:49,600 يبقى احنا بنات هنا طلعنا المصوفة K تبعت ال 345 00:34:49,600 --> 00:34:54,480 eigenvectors على الشكل اللي عندنا هذا جينا اخدنا 346 00:34:54,480 --> 00:34:59,300 المحدد اللي لها وجينا المحدد اللي يساوي مين؟ Zero 347 00:34:59,300 --> 00:35:03,780 مدام المحدد Zero يعني ال K inverse does not exist 348 00:35:03,780 --> 00:35:09,760 لأن المصوفة اللي لها ماكوس هي المصوفة اللي محددها 349 00:35:09,760 --> 00:35:15,700 لا يساوي Zero تمام؟يساوي زي رويب جهدي مش موجودة، 350 00:35:15,700 --> 00:35:20,980 مدن مش موجودة، إذا لا يمكن تبقى المصوفة similar to 351 00:35:20,980 --> 00:35:24,560 a diagonal matrix أو المصوفة بقول عنها هي 352 00:35:24,560 --> 00:35:29,160 diagonalizable يعطيكوا العافية