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`x`²	`x`^□	log_□	√☐	^□√☐	≤	≥	□□	·	÷	`x`^◦	π
(☐)^′	`ddx`	∂∂`x`	∫	∫_□^□	lim	∑	∞	`θ`	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)

☐²

x^☐

√☐

^□√☐

□□

log_□

θ

∞

∫

ddx

≥	≤	·	÷	`x`^◦	(☐)	\|☐\|	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)	ln	`e`^☐
(☐)^′	∂∂`x`	∫_□^□	lim	∑	sin	cos	tan	cot	csc	sec

simplificar resolver para inversa tangente línea

Ver todo

área

asíntotas

puntos críticos

derivada

domínio

eigenvalores

eigenvectors

desarrollar

puntos extremos

factorizar

derivada implícita

puntos de inflexión

intersección

inversa

laplace

transformada inversa laplace

fracciones parciales

rango

pendiente

simplificar

resolver para

tangente

taylor

vértice

series geométricas

series alternadas

serie telescópica

pserie

criterio raíz

Pasos Ejemplos

Generado por IA

eigenvectors (

4	4	2	3	−2
0	1	−2	−2	2
6	12	11	2	−4
9	20	10	10	−6
15	28	14	5	−3

)

Solución

(

−3

), (

−2

), (

−2

), (

−1

), (

)

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Un paso a la vez

(

4	4	2	3	−2
0	1	−2	−2	2
6	12	11	2	−4
9	20	10	10	−6
15	28	14	5	−3

)

Vectores propios de una matriz

Sea A una matriz cuadrada, η un vector y λ un escalar que satisface Aη=λη,
entonces η es un vector propio de A y λ es el valor propio asociado a el

Para encontrar los vectores propiosη, resolver (A−λ I)η=0 para cada valor propio λ

Encontrar los valores propios de (

4	4	2	3	−2
0	1	−2	−2	2
6	12	11	2	−4
9	20	10	10	−6
15	28	14	5	−3

): λ=3 con multiplicidad de 2, λ=5 con multiplicidad de 2, λ=7

Vectores propios de λ=3: (

−3

), (

−2

)

Vectores propios de λ=5: (

−2

), (

−1

)

Vectores propios de λ=7: (

)

Los vectores propios de (

4	4	2	3	−2
0	1	−2	−2	2
6	12	11	2	−4
9	20	10	10	−6
15	28	14	5	−3

)

−3

), (

−2

), (

−2

), (

−1

), (

)

Ejemplos

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4	4	2	3	−2
0	1	−2	−2	2
6	12	11	2	−4
9	20	10	10	−6
15	28	14	5	−3

) o elige a continuación

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−▭▭	<	7	8	9	÷	`AC`
+▭▭	>	4	5	6	×	☐☐☐
×▭▭	(	1	2	3	−	`x`
▭ \|▭	)	.	0	=	+	`y`

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