Eigenvalues of a matrix
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評価
調査の方向性
Start by inspecting the MCP server's am_eigenvalues implementation and the library's existing Determinant functionality. Determine how to expose equivalent matrix eigenvalue calculation in the library, preserving the stated symbolic behavior and handling the described polynomial-root limits. Done when a library method returns the example eigenvalues ±sqrt(J^2) for [[0, J], [J, 0]].
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
A matrix has no eigenvalue method. The eigenvalues are the roots of the characteristic polynomial det(A - λI), which Determinant takes symbolically and without pivot conditions; up to 4×4 the roots are in radicals, and beyond that where the polynomial factors.
The MCP server's am_eigenvalues (amcli mcp) does exactly this, and belongs in the library: [[0, J], [J, 0]] gives λ^2 - J^2 and the eigenvalues ±sqrt(J^2).
- 主要言語
- C#
- スター
- 831
- フォーク
- 79
- 平均マージ
- 2時間 22分
- マージ済み PR（30日）
- 507
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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