 भी अे लगा स आएगन्वत्ता हमारि पास के बैसेकली नाँनजीरोवेकतर है अगर अगर खत से अखल आब जीलोवेकतर हो आप किसे से वी मुल्टी प्लाए करनेंगे, तो देन वो जीलोगोज जाएगा, तो आएगन्वकतर बैसेकली आमारिपास देन अ� frequency. then multiplied by a scale matrix. scale matrix के साथ, हम eigen vector जुक in non-zero vector इसे multiply करे, in linear algebra, the results in a scalar multiple of the original vector. तो result हमारे पास के आजेगा, scalar multiple, एक scalar यानी constant multiple of the original vector, original vector कोंसा होगा, that is the non-zero vector. the scalar multiple is called the eigen value. जो स्केलर मुल्तिपल है, this is the scalar multiple, that is called the eigen value associated with the eigenvector. associated with the, कहां से आएंगे, original vector जिसके करे है, that is called the eigenvector. क्या है हमारे पास? Roots of the equations होती है, eigenvalues. अप हमारे पास क्या होगा है, every eigenvalues के associated eigenvector होगा है, eigenvector यानी हर eigenvalue से हम, eigenvector जिन रेट करे है, in other words, an eigenvector is a direction, eigenvector क्या पतारा, basically हमें, direction पतारा, which is the linear transformation, while the eigenvalue is the amount by which the transformation scales the vector in that direction. basically क्या होगे, eigenvalue हमें पतारे है, amount of the scale. okay, eigenvalue हमें पतारे है, amount by which the transformation scale and eigenvector बेसे के लिए हमें, direction पतारे है, now direction, eigenvector लिए हमें पतारे है, and the amount of that direction लिए हमें, eigenvalue पतारे है, so this is the general definition in linear algebra. क्या है, तोड़ा से recall करने, again हमने, every non-zero vector को multiply करने हमने, square matrix लिए है, now look at this, this is the square matrix A, A हमारे पास है, square matrix, now we are here to find the eigenvectors and the eigenvalues of A, this A का हमने, square हमारे पास है, matrix इसकी हमने, eigenvalue हमने, and eigenvector पास है, okay, अब हमें क्या करने है, equation क्या है, and you know that for this there is a mathematical equation, that mathematical equation क्या है, we need to solve the following equation, now this is the equation, okay, now अब हमें क्या करो, now recall करो, previous के साथ, previous हमें क्या करे है, एक non-zero vector है, उसको हमने multiply करना है, square matrix के साथ, तो result क्या होगा, which is equal to the, this is the scalar, multiple of the non-zero vector, यह यह आपके पास इजामपल दीना, eigenvector is a non-zero vector, यह है यह आपके पास, this is the non-zero vector, when multiplied by a, square matrix, multiply किया है, हमने इस, square matrix इसाथ, result क्या है, in a scalar multiple, कहाई हमारे पास, this is, lambda is the scalar multiple of the original vector, तो original vector कान ता हमारे पास, यह new of the original vector. तो this is the equation, इस equation सी अब हम फर्दध क्या करे है, eigenvalues अर eigenvector ज़ण्रेट करे है, where new, this is the sign of new notation है, this is the sign of new आप इस वेक्तर को एकस पी के सकते हो, और any other, where new is the eigenvector, तो this is the eigenvector, and lambda, this is the scalar multiple तो नहीं वेक्तर, this is the scalar multiple तो बास ते है, where i is the identity matrix. तो ये एकवेशन सोल्फ कर के हम रेजाल्स फाँन कर लेंगे आगन वालूँस और आगन वैक्टर का बत इसको एकवेशन को सोल्फ कर के इसकी सिमठिकेचन कर लेंगे स्क्यर मेट्रिक्स अभी हमार पस 2 by 2 है मेभी 3 by 3 होजा है तो मैंवली फाँन करने से बेटर है और फ्रंडी युजर के हम यापे आर मेश को सोल्फ कर हैं अब शुटुंस हम इसको आर मेट लेके जागते देखते हैं अब हमार पस क्या था इसको आर मेट्रिक्स पुके मेट्रिक्स बनानी हमने सी ट्रेन्तिसस सी कमबाईं कर देटा को कुए ता तेटा नाम एम देखते तो वान वान वान वान तु अभी हम ने प्रीवेस देखा देखते तो वान कितनी रोस अर कोलम्स थी आब के पस तो रोस थी कुए स्कौर मेट्रिक्स हैं कुमा लोस एं ञोग इस ढो बेनाए डोत losers बनाए तू کہ है नमबर अं फ्रोख कितनी ज़ाएगस meilleur। send & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & and & & & इस को चेक्ट कर लें laws नहीं रवं का बचुस मेटरیक से जो भो उस kost और तू का हम ने मेट्रिक्स बनाया, देन हाईलाइट एको हम ने रान किया, हमारे पस आगया है, देसे, 2, 1, 1, 2. बसकल यह देटा ता हमारे पस 2, 1, 1, 2, हम ने उसकी मेट्रिक्स बनाया. आब हम ने क्या फाइन करने है, अइगन वालू, अइगन वेक्टर, संपल कमान देआ आगया नद अएगन, किसकी आगन निकाल के देवो मुझे, यह मेट्रिक्स, यह मेट्रिक्स की मुझे उसने, आगया नद प़ाईगन वालू से अगन वेक्टर फाइंगन. मुंट기에 उया लग पkke tha ढब ज polynomial मुने सब आल्ंनी मौक तो और सोत्झा इगक म profes kal luk मैं णिािटा हैं। मैंiii से भो समिल ज्फात ग़स कशीvable आप ऊच like में hii मैं मैं मैं मैं मैं मैं मैं ऑी तो तो हम के लेम्दा वान is the 3 तो लेम्दा तो is the 1. अम मुझे सब वेक्टर भी निकाल दे. तीके अप तीया अइगल किस में से A सक्यार मैप्रिक्स में से Dollar sign किस को फिक्स कर लिया वेक्टर फाइंट करना. मुझे अइग्टर च्योंगे A. Now look at this. This is the icon वेक्टर. First क्या अगे मेरे पास 0.707? 0.70. This is the column वेक्टर. And next क्या? Minus 0.707 and the 0.707. तो इस पतिक्योले अग्टम्पल से, तुके हैप्टाटिकल है, 2, 1, 1, 2, हम ने की है, 3x3 कर लोग, अब इसिली हम यहां से Eigen values and Eigen vector आर में इसिली जन्रेट कर लेटें। Manually भी हम यही से करेंगे, वो भी हम आगे जरुर इसको फाइन कर के देंगे, कि मैनवली कैसे जन्रेट होतें, बआत हम ने आर में देख लिए के इसिली आइग्टम वेक्टर जन्रेट के से होंगे। और आगन वालुस, आएगन वैक्टर बेसिकल हमें पताते क्या है, आज हम नहीं जीस भी आपे स्टेटी किया।