একটি স্থিতিশীল ম্যাট্রিক্স আধা-নির্দিষ্ট এবং ধনাত্মক বলে বিবেচিত হয়। এর মানে হল যে সমস্ত eigenvalue শূন্য বা ধনাত্মক হবে। অতএব, যদি আমরা একটি নেতিবাচক eigenvalue পাই, এর মানে আমাদের দৃঢ়তা ম্যাট্রিক্স অস্থির হয়ে গেছে।
ইজেনের মান কি ঋণাত্মক হতে পারে?
জ্যামিতিকভাবে, একটি eigenvector, একটি সত্যিকারের অশূন্য ইজেনভ্যালুর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, একটি দিক নির্দেশ করে যেখানে এটি রূপান্তর দ্বারা প্রসারিত হয় এবং eigenvalue হল সেই ফ্যাক্টর যার দ্বারা এটি প্রসারিত হয়। যদি eigenvalue ঋণাত্মক হয়, দিকটি বিপরীত হয়.
নেতিবাচক eigenvalues এর মানে কি?
নেতিবাচক eigenvalue বার্তাগুলি সমাধান প্রক্রিয়া চলাকালীন উত্পন্ন হয় যখন সিস্টেম ম্যাট্রিক্স পচনশীল হয়। … সিস্টেম স্থিতিশীল। অন্যান্য ক্ষেত্রে, নেতিবাচক EIGENVALUE এর মানে যে সিস্টেম ম্যাট্রিক্স নয়৷ ইতিবাচক নির্দিষ্ট: উদাহরণ স্বরূপ, একটি বিভাজন (বাকলিং) লোড অতিক্রম করা হতে পারে।
এই ম্যাট্রিক্সের কত ঋণাত্মক ইজেনভ্যালু থাকতে পারে?
1) যখন ম্যাট্রিক্স ঋণাত্মক সুনির্দিষ্ট হয়, তখন সমস্ত eigenvalue ঋণাত্মক হয়। 2) যখন ম্যাট্রিক্স অ-শূন্য এবং ঋণাত্মক অর্ধ-নির্দিষ্ট হয় তখন এতে কমপক্ষে একটি ঋণাত্মক ইজেনভ্যালু থাকবে। 3) যখন ম্যাট্রিক্স বাস্তব হয়, একটি বিজোড় মাত্রা থাকে এবং এর নির্ধারক ঋণাত্মক হয়, তখন এটির অন্তত একটি ঋণাত্মক ইজেনভ্যালু থাকবে।
Abaqus-এ ঋণাত্মক ইজেনভ্যালু কী?
ABAQUS একটি রৈখিক সমাধানকারী (সম্ভবত স্পার্স ডাইরেক্ট) ব্যবহার করছে যা শুধুমাত্রসমীকরণের ইতিবাচক নির্দিষ্ট সিস্টেমের সাথে মোকাবিলা করুন। নেতিবাচক eigenvalue সতর্কতা ইঙ্গিত করে যে আপনার সিস্টেম ইতিবাচক নির্দিষ্ট নয় তাই আপনি সমস্যাটিকে সঠিকভাবে সীমাবদ্ধ নাও করতে পারেন এবং/অথবা আপনার কাঠামোর মধ্যে ভুয়া প্রক্রিয়া থাকতে পারে।
