verschiebung sin(5x)

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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

diagonalización (

6	−1
2	3

)

Solución

P=(

1	1
1	2

), D=(

5	0
0	4

), P⁻¹=(

2	−1
−1	1

)

Mostrar pasos

Ocultar pasos

Pasos de solución

Un paso a la vez

(

6	−1
2	3

)

Diagonalización de una matriz

Una matriz A es diagonalizable si existe una matriz invertible P y una matriz diagonal D tal que A=PDP⁻¹

Encontrar los valores propios de (

6	−1
2	3

): λ=5, λ=4

La matriz diagonal D está compuesta por los valores propios:

D=(

5	0
0	4

)

Encontrar los vectores propios de (

6	−1
2	3

): (

), (

)

Los vectores propios correspondientes a los valores propios en D componen las columnas de P :

P=(

1	1
1	2

)

Hallar P⁻¹: (

2	−1
−1	1

)

Verificar que A=PDP⁻¹

Resolver PDP⁻¹: (

6	−1
2	3

)

P=(

1	1
1	2

), D=(

5	0
0	4

), P⁻¹=(

2	−1
−1	1

)

Ejemplos

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

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Solución

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Número de línea