RandomMatrixEigenvalue - Versionsgeschichte

Mschypula: /* Hinweise */

2024-04-18T11:52:58Z

Hinweise

← Nächstältere Version		Version vom 18. April 2024, 11:52 Uhr
Zeile 26:		Zeile 26:
	evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> returns ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist		evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> returns ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist

	[[Kategorie:Math-Evaluatorfunktion]][[Kategorie:lineare Algebra]][[Kategorie:JACK2]][[Kategorie:JACK3]]		[[Kategorie:Math-Evaluatorfunktion]][[Kategorie:Listfunktionen]][[Kategorie:lineare Algebra]][[Kategorie:JACK2]][[Kategorie:JACK3]]

Mschypula: /* Zugehörige Evaluatoren */

2024-04-17T08:06:15Z

Zugehörige Evaluatoren

← Nächstältere Version		Version vom 17. April 2024, 08:06 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	==Zugehörige Evaluatoren==		===Zugehörige Evaluatoren===
	*'''MathEvaluator'''		*'''MathEvaluator'''

	===Beschreibung===		===Beschreibung===
	Die Funktion ''randomMatrixEigenvalue'' gibt eine diagonalisierbare Matrix zurück. Die Funktion wird in Sage bearbeitet. Sie braucht die Matrix, die Eigenwerte und die Dimension der jeweiligen Eigenräume als Eingabewerte und gibt die Matrix zurück.		Die Funktion ''randomMatrixEigenvalue'' gibt eine diagonalisierbare Matrix zurück. Die Funktion wird in Sage bearbeitet. Sie braucht die Matrix, die Eigenwerte und die Dimension der jeweiligen Eigenräume als Eingabewerte und gibt die Matrix zurück.

Mschypula am 12. April 2024 um 11:38 Uhr

2024-04-12T11:38:42Z

← Nächstältere Version		Version vom 12. April 2024, 11:38 Uhr
Zeile 17:		Zeile 17:

	===Beispiele===		===Beispiele===
	randomMatrixEigenvalue(qq(),2,list(1,2),list(1,1))		randomMatrixEigenvalue(qq(),2,list(1,2),list(1,1)) --> returns \(\begin{pmatrix}5 && 12\\-1 && -2\end{pmatrix}\)

	randomMatrixEigenvalue(qq(),3,list(2,3,4),list(1,1,1))		randomMatrixEigenvalue(qq(),3,list(2,3,4),list(1,1,1)) --> returns \(\begin{pmatrix}0 && -1 && 3\\2 && 4 && -1 \\ -2 && -1 && 5\end{pmatrix}\)

	===Hinweise===		===Hinweise===
	* Mit der Funktion [[evaluateInSage]] lassen sich die Eigenschaften der Matrix abfragen, z.B.		* Mit der Funktion [[evaluateInSage]] lassen sich die Eigenschaften der Matrix abfragen, z.B.
	evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> ~~Gibt~~ ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist		evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> returns ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist

	[[Kategorie:Math-Evaluatorfunktion]][[Kategorie:lineare Algebra]]		[[Kategorie:Math-Evaluatorfunktion]][[Kategorie:lineare Algebra]][[Kategorie:JACK2]][[Kategorie:JACK3]]

Mschypula am 6. November 2023 um 08:29 Uhr

2023-11-06T08:29:34Z

← Nächstältere Version		Version vom 6. November 2023, 08:29 Uhr
Zeile 25:		Zeile 25:
	evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> Gibt ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist		evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> Gibt ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist

	[[Kategorie:Math-Evaluatorfunktion]][[Kategorie:~~Matrixfunktionen~~]]		[[Kategorie:Math-Evaluatorfunktion]][[Kategorie:lineare Algebra]]

PRanz am 10. Dezember 2018 um 11:11 Uhr

2018-12-10T11:11:28Z

← Nächstältere Version		Version vom 10. Dezember 2018, 11:11 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
			==Zugehörige Evaluatoren==
			*'''MathEvaluator'''
	===Beschreibung===		===Beschreibung===
	Die Funktion ''randomMatrixEigenvalue'' gibt eine diagonalisierbare Matrix zurück. Die Funktion wird in Sage bearbeitet. Sie braucht die Matrix, die Eigenwerte und die Dimension der jeweiligen Eigenräume als Eingabewerte und gibt die Matrix zurück.		Die Funktion ''randomMatrixEigenvalue'' gibt eine diagonalisierbare Matrix zurück. Die Funktion wird in Sage bearbeitet. Sie braucht die Matrix, die Eigenwerte und die Dimension der jeweiligen Eigenräume als Eingabewerte und gibt die Matrix zurück.

PRanz am 4. Dezember 2018 um 14:27 Uhr

2018-12-04T14:27:49Z

← Nächstältere Version		Version vom 4. Dezember 2018, 14:27 Uhr
Zeile 23:		Zeile 23:
	evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> Gibt ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist		evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> Gibt ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist

	[[Kategorie:Evaluatorfunktion]][[Kategorie:Matrixfunktionen]]		[[Kategorie:Math-Evaluatorfunktion]][[Kategorie:Matrixfunktionen]]

RKerner: /* Beispiele */

2018-09-25T08:14:29Z

Beispiele

@@ Zeile 16: / Zeile 16: @@
 ===Beispiele===
   randomMatrixEigenvalue(qq(),2,list(1,2),list(1,1))
   randomMatrixEigenvalue(qq(),3,list(2,3,4),list(1,1,1))
 ===Hinweise===

Spobel am 5. Oktober 2017 um 12:32 Uhr

2017-10-05T12:32:20Z

← Nächstältere Version		Version vom 5. Oktober 2017, 12:32 Uhr
Zeile 3:		Zeile 3:

	===Syntax===		===Syntax===
	randomMatrixEigenvalue(~~String matrix~~, ~~String~~ zahl, ~~String~~ eigenwerte, ~~String~~ dimension)		randomMatrixEigenvalue([[Zahlenraum]] zahlenraum, [[Ganzzahl]] zahl, [[List]] eigenwerte, [[List]] dimension)

	===Parameter===		===Parameter===
	* '''~~matrix~~''' - Gibt an, ob die Matrix als Matrix über die ganzen Zahlen (ZZ), über die rationalen Zahlen (QQ) oder als Matrix über den reellen Zahlen (RR) aufgefasst werden soll.		* '''zahlenraum''' - Gibt an, ob die Matrix als Matrix über die ganzen Zahlen zz(), über die rationalen Zahlen qq() oder als Matrix über den reellen Zahlen rr() aufgefasst werden soll.
	* '''zahl''' - Gibt die Anzahl der Zeilen und Spalten der nxn-Matrix an: 1, 2, 3, ...		* '''zahl''' - Gibt die Anzahl der Zeilen und Spalten der nxn-Matrix an: 1 -> 1x1, 2 -> 2x2, 3 -> 3x3, ..., n -> nxn
	* '''eigenwerte''' - Gibt die Eigenwerte der Matrix an~~: [a,b,c,...]~~.		* '''eigenwerte''' - Gibt die Eigenwerte der Matrix an.
	* '''dimension''' - Gibt die Dimension der jeweiligen Eigenräume an ~~[1,1,1,...]~~. Dabei ist der Index derselbe wie bei dem zugehörigen Eigenwert.		* '''dimension''' - Gibt die Dimension der jeweiligen Eigenräume an. Dabei ist der Index derselbe wie bei dem zugehörigen Eigenwert.

	===Return Value===		===Return Value===
	* Gibt die Matrix ~~als OpenMathOpject~~ zurück.		* Gibt die [[Matrix]] zurück.

	===Beispiele===		===Beispiele===
	randomMatrixEigenvalue(~~'QQ'~~,'2','[1,2]','[1,1]')		randomMatrixEigenvalue(qq(),2,list(1,2),list(1,1))

	randomMatrixEigenvalue(~~'QQ'~~,'3','[2,3,4]','[1,1,1]')		randomMatrixEigenvalue(qq(),3,list(2,3,4),list(1,1,1))

	====JUnit Tests====		====JUnit Tests====
Zeile 106:		Zeile 106:
	evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> Gibt ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist		evaluateInSage('[var=Matrix].is_diagonalizable()') --> Gibt ''true'' zurück, wenn die Matrix diagonalisierbar ist

	[[Kategorie:Evaluatorfunktion]]		[[Kategorie:Evaluatorfunktion]][[Kategorie:Matrixfunktionen]]

Mbuttgereit: /* JUnit Tests */

2017-09-19T06:38:56Z

JUnit Tests

Änderungen zeigen

Mbuttgereit am 7. August 2017 um 10:09 Uhr

2017-08-07T10:09:35Z

← Nächstältere Version		Version vom 7. August 2017, 10:09 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	===Beschreibung===		===Beschreibung===
	Die Funktion ''randomMatrixEigenvalue'' gibt eine diagonalisierbare Matrix zurück. Die Funktion wird in Sage bearbeitet. Sie braucht die Matrix, die Eigenwerte und die Dimension als Eingabewerte und gibt die Matrix zurück.		Die Funktion ''randomMatrixEigenvalue'' gibt eine diagonalisierbare Matrix zurück. Die Funktion wird in Sage bearbeitet. Sie braucht die Matrix, die Eigenwerte und die Dimension der jeweiligen Eigenräume als Eingabewerte und gibt die Matrix zurück.

	===Syntax===		===Syntax===
Zeile 9:		Zeile 9:
	* '''zahl''' - Gibt die Anzahl der Zeilen und Spalten der nxn-Matrix an: 1, 2, 3, ...		* '''zahl''' - Gibt die Anzahl der Zeilen und Spalten der nxn-Matrix an: 1, 2, 3, ...
	* '''eigenwerte''' - Gibt die Eigenwerte der Matrix an: [a,b,c,...].		* '''eigenwerte''' - Gibt die Eigenwerte der Matrix an: [a,b,c,...].
	* '''dimension''' - Gibt die Dimension an [1,1,1,...]~~, dabei~~ ist der Index ~~der Eigenwerte~~ derselbe wie bei ~~der Dimension~~.		* '''dimension''' - Gibt die Dimension der jeweiligen Eigenräume an [1,1,1,...]. Dabei ist der Index derselbe wie bei dem zugehörigen Eigenwert.

	===Return Value===		===Return Value===