
- •1.Метод Ньютона решения нелинейного уравнения. Геометрический смысл метода Ньютона
- •Метод хорд решения нелинейного уравнения. Геометрический смысл
- •И непрерывны на ;
- •Скорость сходимости метода хорд. Преимущества и недостатки
- •Метод Ньютона решения системы нелинейных уравнений, его модификация, уменьшающая вычислительную сложность
- •Подобное преобразование матрицы, его свойства
- •Лемма Гершгорина
- •Алгоритм определения количества собственных значений, меньших заданного числа, его преимущества и недостатки
- •Алгоритм поиска ближайшего к заданному числу собственного значения
- •Степенной метод нахождения максимального по модулю собственного значения. Область применимости степенного метода
- •Метод обратной итерации нахождения минимального по модулю собственного значения. Условия целесообразности его использования
- •Нахождение наименьшего собственного значения положительно определенной матрицы
- •Преобразование отражения. Сведение матрицы к почти треугольному виду
- •Сохранение ширины ленты матрицы в qr-, ql-алгоритмах
- •Два представления о сходимости qr-, ql-алгоритмов
- •Теорема о сингулярном разложении матрицы
- •Чувствительность собственных значений (сингулярных чисел) и собственных векторов (сингулярных векторов) к возмущающим воздействиям
- •Задача наименьших квадратов. Решение линейной задачи наименьших квадратов с помощью сингулярного разложения матрицы
- •Метод решения задачи Коши, основанный на разложении решения в ряд Тейлора
- •Метод Эйлера решения задачи Коши. Геометрический смысл метода Эйлера
- •Монотонные матрицы. Достаточное условие монотонности матрицы
Подобное преобразование матрицы, его свойства
Определение
4.
Пусть
- данная матрица,
- невырожденная матрица. Тогда
преобразование
называется подобным преобразованием матрицы .
Подобное преобразование играет огромную роль в процессе решения задач на собственные значения в силу следующего свойства.
Теорема.
Пусть матрица
получена путем подобного преобразования
матрицы
,
т.е.
.
Если
- собственная пара матрицы
,
то
-
собственная пара
.
Иными словами: подобное
преобразование не меняет спектр матрицы.
Доказательство. Рассмотрим характеристический многочлен для матрицы :
т.е. характеристические многочлены матриц и совпадают, а значит совпадают характеристические уравнения, а следовательно, совпадают и спектры: собственные значения у матриц и одинаковые.
Пусть
теперь
- собственный вектор матрицы
,
отвечающий собственному значению
.
Это означает, что
.
По доказаному выше
- это собственное значение и матрицы
,
а значит существует собственный вектор
матрицы
,
отвечающий
,
т.е. такой, что:
.
.
Умножим
обе части последнего равенства на
матрицу
слева. Получим:
,
т.е.
вектор
- собственный вектор матрицы
.
Зная, что
- собственный вектор матрицы
,
а значит, и
для любого
,
получаем, что
,
откуда после умножения обеих частей на матрицу слева получаем:
собственный
вектор матрицы
.
При
получаем:
,
что и требовалось доказать.
Лемма Гершгорина
Определение 1. Локализация собственных значений - определение границ спектра, или границдля каждого собственного значения.
Лемма
Гершгорина.
Пусть
- произвольная
матрица.
Обозначим
.
Все
собственные значения матрицы
находятся в объединении
кругов с центрами в точках
и радиусами
,
называемых кругами
Гершгорина,
т.е. для каждого собственного значения
матрицы
обязательно найдется круг, что:
.
Доказательство. Покажем, что каждое собственное значение матрицы попадает хотя бы в один из кругов Гершгорина. Пусть - собственное значение матрицы , а - соответствующий собственный вектор, т.е.
. (1)
Обозначим
через
индекс такой компоненты вектора
,
что
.
Индекс может определяться неоднозначно.
Запишем уравнение с номером из системы (1):
.
(2)
В левой части равенства (2) выделим слагаемое с номером :
.
Преобразуем эквивалентным образом последнее равенство:
,
Учитывая,
что
,
а собственный вектор не может быть
нулевым, то
,
,
поэтому последнее неравенство можно
разделить почленно на
,
не меняя знак:
. (3)
Поскольку
,
то
,
тогда (3) можно продолжить:
,
что и требовалось доказать.
Следствие. Если все круги Гершгорина, отвечающие матрице попарно не пересекаются, то каждый из них содержит точно одно собственное значение.