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📐 Eigenvalue 2X2 計算機

專業免費的 Eigenvalue 2X2 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
3 real eigenvalue
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

什麼是 2×2 特徵值計算機?

這個工具可以求出 2×2 矩陣 [[a, b], [c, d]] 的特徵值。所謂特徵值,是指存在某個非零向量 v,使得 Av = \lambda v 成立的純量 \lambda。特徵值揭示了線性變換如何拉伸、壓縮或旋轉空間,在物理、工程、統計與微分方程等領域都會反覆用到。

如何使用

輸入矩陣的四個元素:第一列填入 a 與 b,第二列填入 c 與 d。計算機會回傳兩個特徵值。若為實數,會得到兩個實數值;若判別式為負,則會得到一對共軛複數,寫成 p ± qi 的形式。計算結果也會同時顯示跡、行列式與判別式,方便你核對過程。

公式解析

特徵值就是特徵多項式 \det(A - \lambda I) = 0 的根。對 2×2 矩陣而言,可化簡為 \lambda^{2} - (tr)\lambda + \det = 0,其中跡 tr = a + d,行列式 \det = ad - bc。用一元二次公式求解可得

\lambda_{1,2} = ((T ± \sqrt{T^{2} - 4D}) ÷ (2)) \\[1.5em] where ≤ft{ \begin{aligned} T &= a + d \\ D &= a d - b c \end{aligned} \right.

根號內的 tr^{2} - 4·\det 即為判別式:大於零代表有兩個相異的實數特徵值,等於零代表有一個重根的實數特徵值,小於零則代表是一對共軛複數。

範例演算

以 [[2, 1], [1, 2]] 為例:tr = 2 + 2 = 4,\det = 2·2 - 1·1 = 3,判別式 = 16 - 12 = 4,√(4) = 2。因此 \lambda_1 = (4 + 2)/2 = 3,\lambda_2 = (4 - 2)/2 = 1。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

如果特徵值是複數怎麼辦?
當判別式為負時,會得到一對共軛複數 \(\text{tr}/2 \pm (\sqrt{4\cdot\det - \text{tr}^{2}}/2)\cdot i\)。例如旋轉矩陣 [[0, −1], [1, 0]] 的跡為 0、行列式為 1,特徵值便是 \(\lambda = \pm i\)。
兩個特徵值可能相等嗎?
可以——當判別式恰好為零時,矩陣會有一個重根特徵值 \(\text{tr}/2\)。
特徵值與跡、行列式有什麼關係?
兩個特徵值的總和等於跡,乘積等於行列式。