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바로 적절한 좌표계를 선택하는 것이다.
곧 고유값을 구한다는 것은 새로운 좌표계를 선택하여 주어진 operator(연산자)에 의해서 기술되는 변형을 쉽게 표현하는데 의미가 있다.
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Eigenvalue problem과의 관계
Traction vector 가 면에 수직할 때, 즉 단위 수직벡터 이 와 평행할 때는 이다.
그 면에서의 수직 응력 은 존재하지만 전단응력은 없다. 이때의 수직을 응력을 주응 력이라한다. 그 면의 방향과 의 크기를 구하기 위해 식()
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Eigenvalue, Eigenvectors, 일관성 비율(CR) 계산
A
B
C
Eigenvalue : Det[A-λI]=0
⇒ ‘매스매티카’로 구하면,
= 3.09402
Eigenvectors :
이를 정규화하면,
w1=0.08, w2=0.29, w3=0.63
일관성 비율(CR) 계산
[(-n)/(n-1)]/ARI =
[(3.09402-3)/(3-1)]/0.58 = 0.08
Eigenvalue : Det[B-λI]=0
⇒ ‘매스
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{-1 }&{0}#
{0 }& {~~1 }& {~~1 }&{0 }# {0}& {-1 }& {~~0 }& {~`3}~` }
풀 이 ) 행렬
A
의 특성방정식은
|A-lambda`I``|=(lambda -3)(lambda -2)^3 =0
이므로
A
는 두 개의 서로 다른 고유값(eigenvalue)
lambda_1
과
lambda_2
를 갖는다. 여기서
lambda_1 =3
은 중복도가 1이고
lambda_2 =
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// 행렬의 최대 크기는 1024 * 1024로 정의.
// input은 행렬 output은 값이 출력. 둘다 txt파일.
// input.txt 입력 output.txt 출력.
#include <iostream.h> //c++전용 헤더파일
#include <fstream.h> //파일 입출력을 위한 헤더파일
#include <iomanip.h> //출력
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