27
?
?
v2
?
?
?
?
1
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
H
2
=
??
v2
?
v2
?
R
?
=
?
v2
?
1
?
v2
?
R
?
??
?
?
?
?
?
?
?
?
2v2
?
?
?
?
2
?
?
?
1
?
?
?
Jadi
vektor:
v
=
v2
?
1
?
,
dengan
v2
?
0
adalah
vektor
eigen
dari
A
yang
?
?
?
2
?
berkorespondensi dengan
?
=
4
.
?
?
1
?
?
-
1
?
?
Himpunan
H
=
?
?
?
?
?
?
1
+
ß
0
a
,
ß
?
R
adalah
ruang
karakteristik
dari
A
1
?
a
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
0
?
?
1
?
?
yang berkorespondensi dengan
?
=
-2 .
?
?
1
?
?
Sementara
H =
?
?
?
?
1 a ? R adalah
ruang
karakteristik
dari
A
yang
2
?
a
?
?
?
?
?
?
?
?
?
2
?
?
berkorespondensi dengan
?
=
4
.
Bila
matriks
yang
ingin
dihitung
cukup
kecil
ukurannya,
kita
dapat
menggunakan cara di atas (menyelesaikan persamaan karakteristik)
untuk
mencari
nilai
dan
vektor
eigen.
Sayangnya,
metode
ini
memiliki
keterbatasan.
Suku
banyak secara
umumnya,
untuk orde
n
>
4
tak dapat diselesaikan dengan barisan terbatas
(dibuktikan
oleh teorema Abel-Ruffini). Terdapat algoritma
mencari akar suku banyak yang
efisien
untuk suku banyak berorde tinggi. Namun,
mencari
akar
dari
karakter suku banyak ini
mungkin
ill-condition.walaupun
nilai eigen
yang dicari well-condition. Untuk alasan
ini,
maka metode ini jarang digunakan.
 |