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Aufgabe:

Gibt es einen Unterschied bei der Bedeutung von Eigenvektoren und Eigenwerten im Kontext von Matrizen als Abbildungen und Leslie-Matrizen für Populationsentwicklung für die langfristige Entwicklung?


Problem/Ansatz:

Der Satz Mnv0=ak1nvE1+bk2nvE2M^{n}*\vec{v_{0}}=a*k_{1}^{n}*\vec{v_{E1}}+b*k_{2}^{n}*\vec{v_{E2}}

soll darstellen, welchen Einfluss Eigenvektoren und ihre -Werte auf langfristige Entwicklungsprozesse von Populationen haben.

Wenn ich das erklären soll, sollte ich Abbildungsmatrizen erwähnen? Ich möche das Eigenwertkriterium nämlich in einem Koordinatensystem veranschaulichen (Veranschaulichungen aus dem Netz, die ich mir angesehen habe, haben aber meistens was mit Abbildungsmatrizen zu tun, das hatte mein Kurs noch nicht). Ich konnte nichts zu dem obrigen Satz im Netz finden.

Mir scheint, als hätte ich Eigenvektoren bei Abbildungen (z.B. was bei einer Scherung passiert) verstanden, im Kontext von Leslie-Matrizen noch nicht.

PS. Das ist für eine Präsentation

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im Kontext von Matrizen als Abbildungen

Ist MRn×nM\in \mathbb{R}^{n\times n} eine Matrix, dann ist

        φM :  RnRn,xMx\varphi_M:\ \mathbb{R}^n\to \mathbb{R}^n, x \mapsto Mx

eine lineare Abbildung.

Leslie-Matrizen für Populationsentwicklung

Ist MRn×nM\in \mathbb{R}^{n\times n} eine Leslie-Matrix für Populationsentwicklung, dann ist

  φM :  RnRn,xMx\varphi_M:\ \mathbb{R}^n\to \mathbb{R}^n, x \mapsto Mx

die lineare Abbildung, die jeden Populationsvektor xx auf den Populationsvektor des nächsten Generationsbestandes abbildet. Und MM ist die zugehörige Abbildungsmatrix.

Mnv0=ak1nvE1+bk2nvE2M^{n}*\vec{v_{0}}=a*k_{1}^{n}*\vec{v_{E1}}+b*k_{2}^{n}*\vec{v_{E2}}

Wenn du Variablen verwendest, dann musst du angeben wofür sie stehen.

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a und b sind konstante Faktoren, die zu den jeweiligen Eigenvektoren gehören, wenn sie einen Startvekor als Linearkombination darstellen.

Also a*vE1+b*vE2=v0

k ist der Eigenwert und vE ist der Eigenvektor der Matrix M

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