- •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
1. Необходимые сведения из линейной алгебры
Ниже приведен минимальный набор сведений, необходимых для понимания дальнейшего материала. Большинство утверждений дано без доказательств. Доказательства, а также более развернутое изложение рассматриваемых понятий можно найти в стандартных курсах линейной алгебры. Обозначения и определения даются в соответствии со справочными изданиями [1, 2].
1.1 Обозначения
Матрицы и векторы обозначены буквами, набранными прямым полужирным шрифтом, причем для матриц используются прописные (заглавные), а для векторов – строчные буквы. Скалярные величины обозначены буквами латинского или греческого алфавита, набранными курсивом.
Вектор рассматривается как частный случай матрицы с единственным столбцом. Вектор‑строка получается с помощью операции транспонирования.
Отдельные элементы матриц и векторов обозначаются соответствующими строчными буквами с индексами, например:
aij – элемент матрицы A,
bi – элемент вектора b.
Первый индекс всегда указывает номер строки, а второй – номер столбца. Другой способ указания элементов – с помощью круглых скобок и индексов, например:
(A)ij – элемент матрицы A,
(b)i – элемент вектора b.
Обозначения такого рода применяют для элементов матричных выражений в тех случаях, когда возникает возможность неоднозначного толкования. Сравните, например, два выражения:
(A1)ij – элемент обратной матрицы,
–
обратная величина элемента
матрицы A.
Единичная матрица обозначается буквой E:
Определитель (детерминант) матрицы A обозначается как det(A).
След матрицы (сумма диагональных элементов) обозначается символом tr:
1.2 Основные определения
1.2.1 Матричные операции
Квадратная матрица называется невырожденной (неособенной), если ее определитель отличен от нуля, и вырожденной (особенной) – в противном случае. Матрица является невырожденной тогда и только тогда, когда ее строки (столбцы) линейно независимы. Для любой невырожденной матрицы A существует единственная матрица A1 такая, что
(1)
Матрица A1 называется обратной к матрице A.
Операция транспонирования заключается в замене строк столбцами, а столбцов – строками. Транспонирование обозначается штрихом:
–
результат транспонирования матрицы A,
т. е. (A)ij = aji
Имеют место следующие соотношения:
(A)=A, (2а)
(A+B)=A+B, (2б)
(A·B)=B·A, (2в)
(A1)=(A)1, (2г)
где – скаляр.
Операция эрмитова сопряжения (иногда называемая просто сопряжением) обозначается звездочкой (*). Сопряженная матрица получается в результате транспонирования с заменой значений всех элементов на комплексно сопряженные величины, т. е.
,
где черта над скалярной величиной означает операцию комплексного сопряжения:
(Очевидно, что для вещественных матриц операция эрмитова сопряжения не отличается от транспонирования.) Имеют место следующие соотношения:
(A)*=A*, (3а)
(A+B)*=A*+B*, (3б)
(A·B)*=B*·A*, (3в)
(A1)*=(A*)1, (3г)
где – вещественный скалярный множитель.
Для определителей выполняются следующие соотношения:
(4а)
(4б)
(4в)
Соотношение (4в), очевидно, является непосредственным следствием определения (1) и соотношений (4а) и (4б).
