
- •Проблема собственных значений Введение
- •1. Необходимые сведения из линейной алгебры
- •1.1 Обозначения
- •1.2 Основные определения
- •1.2.1 Матричные операции
- •1.2.2 Преобразование подобия
- •1.2.3 Матрицы со специальными свойствами
- •1.3 Проблема собственных значений
- •1.3.1 Собственные значения и векторы
- •1.3.2 Характеристическое уравнение
- •1.3.3 Собственные значения и собственные векторы диагональных матриц
- •1.3.4 Связь между собственными значениями и векторами подобных матриц
- •1.3.5 Матрицы простой структуры
- •2. Численные методы решения проблемы собственных значений
- •2.1 Классификация задач
- •2.2 Методы решения полной проблемы собственных значений
- •2.2.1 Метод Якоби
- •2.2.3 Приведение симметричной матрицы к трехдиагональной форме с помощью преобразований Хаусхолдера.
- •2.3 Методы решения частичной проблемы собственных значений
- •2.3.1 Прямые итерации
- •2.3.2 Обратные итерации
- •2.3.3 Последовательность Штурма и метод бисекции
Проблема собственных значений Введение
Необходимость в вычислении собственных значений и собственных векторов различных матриц возникает во многих задачах физики и химии. Прежде всего, это касается квантовой теории атомов и молекул. Дело в том, что в квантовой механике физические величины (энергия, импульс, координата и т. п.) представляются линейными операторами. В основе описания любой физической системы лежит оператор полной энергии – гамильтониан. Собственные функции гамильтониана есть не что иное, как волновые функции возможных состояний, в которых может находиться система, а соответствующие собственные значения – энергии этих состояний. Значение любой наблюдаемой физической величины в том или ином состоянии системы может быть получено как среднее значение оператора данной величины для волновой функции интересующего состояния. После того, как в линейном пространстве выбран базис, операторы представляются в виде матриц. Собственные векторы матрицы содержат коэффициенты разложения собственных функций оператора по этому базису.
Квантовая механика молекул (квантовая химия) является, вероятно, наиболее важной, но далеко не единственной областью, где возникают задачи на собственные значения. В частности, к похожим задачам приводит классическая теория колебаний молекул. Другой пример: решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений 1-го порядка с постоянными коэффициентами выражается через собственные значения и собственные векторы матрицы коэффициентов. Уравнения такого типа имеют много общего с уравнениями химической кинетики.
При анализе систем линейных алгебраических уравнений общего вида (особенно в случае переопределенных систем, когда число уравнений превышает число неизвестных) важное значение имеют т. наз. сингулярные значения и сингулярные векторы матрицы. Задача нахождения сингулярных значений тесно связана с задачей на собственные значения, и для ее решения применяются похожие численные методы. На использовании сингулярных значений и векторов основана современная техника обработки данных с помощью метода наименьших квадратов.
Наконец, в качестве несколько экзотического примера приложения задач на собственные значения к химическим проблемам можно указать построение т. наз. топологических индексов химических соединений из собственных значений матрицы связей. Топологические индексы применяются, например, при поиске информации в химических базах данных, а также при выявлении корреляций между строением и свойствами химических соединений. Подробнее об этом можно прочитать в книге «Химические приложения топологии и теории графов», ред. Р. Кинг, М.: Мир, 1987.