![](/user_photo/_userpic.png)
книги из ГПНТБ / Марчук Г.И. Методы вычислительной математики
.pdfОтметим одно важное следствие, связанное со свойствами
сопряженных операторов. Так, если |
Ф (Л) = ф |
(Л*), то |
из ус |
ловия Л > 0 следует Л*>0 . |
|
|
|
Для анализа алгоритмов большое |
значение |
имеют |
разло |
жения функций в ряды Фурье по собственным функциям ос
новных и сопряженных операторов. |
|
|
||||
Рассмотрим две следующие спектральные задачи для |
Л ^ О : |
|||||
Аи = |
%{А)и, |
А*и* = \{А*)и*. |
(1.7) |
|||
Предположим, что каждое из однородных уравнений |
(1.7) |
|||||
образует полный набор |
собственных функций {ип} и [ип\, ко |
|||||
торые нормированы |
следующим образом: |
|
||||
|
, |
. . |
П , |
п = |
т, |
|
|
(«».««.) = |
( 0 і |
п ф т |
, |
(1.8) |
|
а соответствующие |
собственные |
числа |
Кп(А) и А,„(Л*) |
веще |
||
ственны. В этом случае, |
как |
известно, |
Л„(Л) =Хп(А*). |
Пусть |
собственные числа спектральных задач принадлежат ин тервалу
|
а(А)^Хп(А)^(А). |
|
|
|
|
||
Этот полный набор |
собственных |
функций |
будем |
называть |
|||
б и о р т о г о н а л ь н ы м |
б а з и с о м . |
Тогда |
в предположении |
||||
полноты любые функции / из Ф и f* |
из Ф* |
могут |
быть пред |
||||
ставлены в виде рядов Фурье: | : ) : |
|
|
|
|
|||
f^HlfnUn, |
r^SfnUa, |
|
(1.9) |
||||
|
|
п |
|
|
п |
|
|
где |
|
|
|
|
|
|
|
U |
= |
(/,«»), |
fn = |
(f*.U„). |
|
(1.10) |
Важное значение для анализа вычислительных алгоритмов имеют оценки норм операторов. Н о р м у о п е р а т о р а А определим следующим образом:
и г < > • " >
ч>¥=0
(для простоты записи ограничение фт^О указываться не бу дет). Принимая во внимание соотношение
(ЛФ , Лф) = ( Ф , Л М ф ) ,
*) В |
дальнейшем ради простоты Ф(Л) и Ф(А*) будем обозначать |
Ф и Ф* |
соответственно. |
квадрат нормы оператора /1 можно записать еще в виде
Оператор А* А — симметричный и положительно |
полуопреде |
ленный. Рассмотрим спектральную задачу |
|
A*AQ = X(A*A)Q, |
(1.13) |
которая определяет набор собственных функций {£>„} и соб ственных чисел Кп(А*А) ^0. Будем предполагать, что набор {Q„} полный. Тогда функцию ср представим в виде ряда Фурье:
|
Ф = 2 ф л 0 „ , |
(1.14) |
|
л |
|
где |
I |
|
|
Ф П = ( Ф , Q»). |
(1.15) |
Подставив ряд (1.14) в (1.12) и используя условие ортонормировки функций Q„, будем иметь
И Р = sup " v , |
(1.16) |
n
где Q — пространство коэффициентов Фурье. Нетрудно убе диться, что
|
p i p = bm.n (А*А) = |
а (Л*Л), |
(1.17) |
|||
|
|
ИР = |
W (Л*Л) = |
р(Л*Л), |
|
|
где Ящіп (Л*Л) |
и |
?^т а х (Л*Л)— соответственно минимальное |
||||
и максимальное собственные числа из совокупности |
{Хп(А*А)} |
|||||
спектральной |
задачи |
(1.13). Величину |
$ (Л*Л) = |
% т а % (Л*Л) |
||
обычно называют |
с п е к т р а л ь н ы м |
р а д и у с о м |
операто |
ра Л*Л. И вообще спектральным радиусом оператора Л на зывают Р(Л) =зир(|Я(Л) |}. Заметим, что при Х(А)>0 $(A)=maxln(A).
л
В случае самосопряженного оператора Л рассмотрим
спектральную задачу |
|
(1.18) |
Аи=Хи. |
||
Будем иметь |
|
|
||Л|| = |
Р И ) . ' |
(1.19) |
Нетрудно видеть, что для самосопряженного оператора |
, |
|
Р И * ) = |
[ Р И ) 3 2 . |
(1-20) |
1.1.1. Оценки норм некоторых матриц
Пусть в гильбертовом пространстве L2(D) задан некото рый замкнутый положительный оператор С, который будем называть энергетическим. Тогда имеем
|
|
(Сф, с р ) > 0 |
|
(1.21) |
для всех |
ф из области |
определения |
Ф, в с ю д у |
п л о т н о й |
в L2(D), |
т. е. если f^L2(D), |
а ^ є Ф , |
то для любого |
элемента |
/ найдется такой элемент g, что будет выполняться соотно шение II/ — g l l ^ e , где є — произвольно малая положительная константа. Пусть Ф* — область задания сопряженного опера тора С* совпадает с Ф и, таким образом, для всех <рєФ суще ствует С*ф. Тогда (С*ф, ф) = (ф, Сф) = (Сф, ф), где С = = — ( С + С * ) , является симметричным положительным опера тором, что позволяет в Ф ввести в рассмотрение новое ска
лярное произведение (/, g)c=(Cf, |
g) и норму |
|kpfc = (Сф, Ф) = (Сер, Ф ) .
Эту |
норму будем |
называть |
э н е р г е т и ч е с к о й . |
Можно |
|
получить следующую важную оценку: |
|
|
|||
|
|Ф!ГС = |
| | Ф 1 | < Н « Ф 1 2 = Р ( С ) | Ф Г , |
(1.22) |
||
где |
|3(С) —максимальное собственное |
число оператора С. |
|||
В заключение отметим, что |
при |
рассмотрении |
основных |
и сопряженных задач математической физики бывает удобно пользоваться функциями пространства Соболева W'2(D). Оно является гильбертовым и состоит из функций пространства L2(D), которые имеют в D суммируемые с квадратом обоб щенные производные до порядка / включительно. Скалярное произведение в таком пространстве определяется формулой (см. С. Л. Соболев1 1 1 , В. С. Владимиров1 2 1 )
Здесь использована следующая символическая запись произ водных:
°х дх^'...дхпп
Норма в пространстве Wl2 {D) определяется соотношением
ВфЬ = (ф. Ч>)Ъ- |
(1-24) |
Рассмотрим далее положительно полуопределенную матри цу AZ^O, действующую на векторы из эвклидова простран ства. Имеет место следующее соотношение:
|
|
|
|
|
| | ( £ + a A ) - 4 K l |
|
|
|
|
|
|
(1.25) |
|||||
для |
любых |
значении |
параметра |
a ^ O . Доказательство |
этого |
||||||||||||
важного утверждения проведем с помощью формулы |
|
|
|||||||||||||||
|
\\(Е + |
оА)~Ц = |
max ^Е |
+ ^ |
" |
' ^ |
+ о Л |
) ~ ' ф ) • |
|
(1.26) |
|||||||
Введем в рассмотрение новые элементы |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
і р = ( £ + о Д ) - у |
|
|
|
|
|
|
||||||
Тогда имеем |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
\\(Е+оА)-Ч |
= |
|
max „ „ |
, |
J ^ ' f l . |
й , |
^ |
= |
|
|
||||||
|
|
|
m m |
1 + |
2 а - у: — гт~ |
4- a |
т,—r;— |
|
|
|
|
||||||
Поскольку |
на |
векторах |
|
Ф и i f Л ^ О , |
из |
последнего |
соотно |
||||||||||
шения следует |
оценка |
(1.25). Если Л > 0 , |
то, очевидно, |
имеем |
|||||||||||||
при |
0>О |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||(£+аЛ)-Ч1<1. |
|
|
|
|
|
|
|
(1.27) |
||||||
Л е м м а |
Келлога П 5 1 . |
Если |
матрица |
Л ^ О |
и |
а ^ О , |
то |
||||||||||
|
|
|
Ц( £ - огЛ)( £ + стЛ) - Ч|^1 . |
|
|
|
(1.28) |
||||||||||
В самом деле, введем |
обозначение |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
Т= |
|
(Е-оА) |
|
{Е+оА)~1 |
|
|
|
|
|
|||||
и рассмотрим выражение для \\Т\\2 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
ЇЇТ = гпаїс( ( £ ~ а А |
) { |
Е |
+ |
стАГІ |
ф |
' { Е |
~ |
о А ) |
( Е |
+ а А Г І |
ф ) |
= |
^ |
|||
|
" " |
, |
|
|
|
|
|
(ф. ф) |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
" ф Л ( 1 £ |
+ аЛ)г|),(Я |
+ |
аЛ)г|)) |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
(ц>, ц» |
- |
|
2а ( , |
|
+ |
о 8 |
(АЦ), Д |
|
, |
|
|
|||
|
|
|
Ф |
|
+ |
|
2а (Аїр,и») + |
а» ( Л ф , Аф) |
|
*' |
|
|
Здесь существенно использовалось свойство положительной полуопределенности матрицы А. Таким образом, лемма до казана.
Втом случае, когда матрица А положительна, вместо
(1.28) будем иметь при а > 0
H( £ - ov4)( £ +ov4) - >||<l . (1.29)
1.1.2. Вычисление границ спектра положительной матрицы
Рассмотрим задачу на отыскание максимального и мини мального собственных чисел матрицы Л > 0 , имеющей поло жительный спектр. С этой целью воспользуемся методом Люстерника1 4 1 .
Пусть имеется задача
Ли = Аи. |
(1.30) |
Предположим, что данная спектральная задача определяет полный набор собственных функций и ^ є Ф н набор положи тельных собственных чисел (А). (Весьма полное исследова ние спектральной проблемы дано в работах Марека1 8 1 .) Рас смотрим итерационнный процесс
|
ф(п+1) = |
|
A_Ay(n)t |
|
|
|||
|
|
|
ф(0) = |
g |
> |
|
|
|
где g — произвольный ненулевой |
вектор, а |
с„—нормировоч |
||||||
ный множитель, который удобно выбрать в виде |
|
|||||||
|
|
|
|
|
р |
|
|
|
Здесь |
Ф^"'— компонент |
с |
номером р вектора Ф ( п ) . |
Тогда |
||||
имеем |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
¥ " + " = |
л |
Й ' |
|
< 1 Л 1 ) |
|||
Пусть |
0 < а ( Л ) = Я і ^ А , 2 |
^ . |
. . < Я т = р ( у 4 ) . |
Очевидно, |
имеет |
|||
место |
соотношение |
|
|
|
|
|
|
|
|
(3(Л)= |
lim [фсо^. |
|
(1.32) |
||||
|
|
|
|
п->со |
|
|
|
В самом деле, вследствие предположенной полноты системы векторов u n , имеет место разложение
ф(0) = У] guUk, ft
где gk — (g, Uh), a {u;*} —собственные векторы матрицы A*.
С учетом рекуррентного соотношения
|
W Of |
|
1/1—1 |
|
|
|
|
||
будем иметь |
|
|
|
|
lim |
Іф.1 (л+Щ |
lim - |
И " - 1 |
gill |
Поскольку |
|
п->оо |
||
|
|
|
|
|
то при достаточно |
больших |
п имеем |
|
|
Л«ё = |
Р" (A)gmum[l |
+ |
О |
т-1 |
У
где ${А)=%т — максимальное собственное число матрицы А. Если в качестве начального приближения g случайно вы бран вектор, являющийся линейной комбинацией собственных векторов, соответствующих собственным числам, отличным от Р(Л), то процесс последовательных приближений и в этом случае позволит получить Р(Л) за счет появления всех компо нентов базиса в разложении фп (из-за ошибок округления).
Из последнего соотношения имеем
Г / Я„" ї п - 1
in—1 gill |
Р(А) + 0 |
и, следовательно, |
|
(1.33)
Переходим теперь к вычислению минимального собствен ного числа матрицы Л. Рассмотрим новую матрицу
В = р ( Л ) £ - Л |
(1.34) |
и спектральную задачу
Ви=Х{В)и. (1.35)
Очевидно, что В^гО. Учитывая связь матриц Л и В в форме (1.34), видим, что они имеют общий базис {uf e }. Аналогично предыдущему рассмотрим итерационный процесс
ЛСп+1) = |
В Л , |
(1.36) |
w |
Wn)\ |
|
В результате получим |
|
|
Р ( Я ) = |
l i m i n e |
(1.37) |
15-
Заметим, что из (1.34) и общности базиса матриц А и В следует
|
р ( Я ) = р ( Л ) - а ( Л ) . |
|
|
|
Отсюда |
|
|
|
|
|
а ( Л ) = р ( Л ) - р ( 5 ) . |
|
(1.38) |
|
Однако следует отметить, что в случае плохо обусловлен |
||||
ных матриц А минимальное собственное число а(А) |
опреде |
|||
ляется как разность больших чисел |
Р(Л) и |
[3(B). |
Поэтому |
|
при реализации этого алгоритма возможны ошибки |
не только |
|||
в величине а (А), |
но даже и в знаке. Чтобы |
избежать таких |
||
ошибок, процесс нахождения а{А) несколько |
изменим. С этой |
|||
целью снова рассмотрим итерационный процесс |
|
|||
Следует отметить, |
что упорядоченная |
по возрастанию собст |
венных чисел система собственных векторов lib матрицы А
переходит в |
упорядоченную |
систему |
собственных |
векторов |
||||||
vk матрицы |
В |
так, |
что v f t = u m _ k + 1 |
( & = 1 , 2, |
т). |
Рас |
||||
смотрим выражения |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
т |
|
|
|
|
т |
|
|
||
Ay* = |
^ |
XI (В) hkAvk, |
V |
= |
2 |
К (В) hkvk, |
|
|
||
где hh— (h. v* ) . При |
|
1 приближенно |
имеем |
|
|
|||||
Лф" = |
Р"(5) |
hmAvm, |
ір" = |
|
р"(Я) hmvm. |
|
|
|||
Поскольку Avm—Aui |
= |
a(A)ul |
= a(A)vm, |
|
то приходим |
к ал |
||||
горитму |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
• • « - « :№ |
"-40> |
При использовании последней формулы уже не приходится |
|
иметь дело с разностью больших чисел, и весь процесс |
нахож |
дения границ спектра оператора А, как правило, эффективно реализуется на ЭВМ.
Следует, однако, отметить, что итерационные процессы (1.31), (1.36) и (1.39) сходятся медленно. Для ускорения схо димости можно применить различные методы, наиболее упо требительными из которых являются чебышевское ускорение или методы сдвига спектра (Д. К. Фаддеев, В. Н. Фаддеева[ 8 1 , М. К. Гавурин1 9 1 , Уилкинсон1 8 1 ).
Заметим, что для симметричных матриц при вычислении а{А) и 6(Л) лучше пользоваться энергетической нормой.
При оптимизации вычислительных процессов и всевозмож ных теоретических оценках алгоритмов зачастую необходимо знание нормы оператора А и нормы обратного оператора А~1. Имеют место следующие соотношения, справедливые для любых операторов:
- . к - « „ п Ц - у - л - У |
= S U P |
( М Л ' Г Ч , Ф ) |
_ | А ( | 4 М ) 1 - , . |
|
ФЄФ |
(ф. Ф) |
ФЄФ |
(ф. ф) |
|
Отсюда |
|
|
|
|
|
И Н У Т Й М ) , |
(1.41) |
||
|
H - i = ( l ^ 4 M ) ) - J . |
(1.42) |
Величины а(/4*Л) и (3(^4*Л) вычисляются с помощью описан ного метода последовательных приближений.
В заключение необходимо отметить, что алгоритм вычисле ния границ спектра положительных матриц, изложенный вы ше, открывает возможности для оптимизации итерационных процессов решения задач математической физики на основе хорошо разработанных методов (они будут рассмотрены в главе 3). Такие процессы становятся конструктивными и по зволяют эффективно решать различные задачи математиче ской физики.
1.1.3.Собственные числа
ифункции оператора Лапласа
Пусть |
|
|
|
|
|
|
|
Л = |
—Д, |
|
(1.43) |
где Д = |
+ |
-д^г — оператор |
Лапласа. Оператор |
А=—Д |
|
определим на множестве Ф, элементы которого |
удовлетворяют |
||||
следующим требованиям. Во-первых, |
|
|
|||
|
|
Ф = 0 |
на дй, |
|
(1.44) |
где dD — граница области D. Для простоты |
будем |
считать, |
|||
что D={(x, |
у), |
0 < х < 1 , 0 < # < 1 } . |
|
|
|
Во-вторых, |
каждая функция ср{х) непрерывна вместе со. |
своими первыми и вторыми производными в замкнутой области D-\-dD.
2 Г. II барчук |
17 |
В-третьих, функции ф образуют подпространство Ф в гиль
бертовом |
пространстве |
Ь^ф) |
со скалярным |
произведением |
|
|
|
(а, 6) = |
\abdD, |
|
(1.45) |
|
|
|
D |
|
|
где a<=L 2 (D), 6 e L 2 ( D ) |
с нормой |
|
|
||
|
|
|М1 = |
К ( Ф , ф ) . |
|
(1.46) |
Покажем, что при таких предположениях оператор А сим |
|||||
метричен. |
Рассмотрим |
некоторую функцию |
y*<^L2(D) |
и |
|
функционал |
|
|
|
|
|
|
(Лф, ф*) = — J' q>*AydD. |
|
{1.47)] |
||
|
|
|
D |
|
|
Необходимо отметить, что эти условия обеспечивают огра ниченность функционала (Лф, ф*) для любых ф*. Предпо ложим теперь, что ф* — достаточно гладкая функция и с по мощью второй формулы Грина получим
( 4 Ф , Ф * ) =- [ ( Ф ^ - Ф І ^ - W - | ф Л ф * < * £ > , |
(1.48) |
|
dD |
|
|
где п— внешняя нормаль по отношению,к D. |
|
|
Если функция ф* удовлетворяет граничному условию |
|
|
Ф* = |
0 на 3D, |
(1.49) |
то с учетом условий (1.44) и |
(1.50) получим |
|
(Лф, ф*) = — J фДф*<Ш = (ф, Лф*). |
(1.50) |
D
Это значит, что А=А*, и исследуемый оператор А является симметричным. Анализ проведенных преобразований показы вает, что от функции ф* требуется существование непрерыв ных производных *>. В результате приходим к выводу, что оператор А самосопряжен на Ф.
Изучим далее вопрос об определенности А. С этой целью рассмотрим функционал
(Лф, ф) = — J фДф<Ш. |
(1.51) |
*) Проведенный анализ потребовал весьма жестких ограничений на ре шение задачи. Можно показать, что формула Грина, а следовательно, и все наши выводы справедливы для любой функции <р, принадлежащей прост-
о 2 рянству Соболева W2-
С помощью первой формулы Грина получим |
|
|||||||||
(ЛФ, |
„ |
- |
- |
|
|
+ |
|
|
+(%f]*D. |
(1.52) |
Поскольку |
ф удовлетворяет условию |
(1.44), то имеем |
|
|||||||
|
|
и* и -S [(•&•)'+ Ш |
] * 1 » 0 |
с-53' |
||||||
для лтобой не тождественно равной нулю функции ф є |
Ф. |
|||||||||
Наконец, на этом примере проиллюстрируем проблему соб |
||||||||||
ственных чисел. Известно |
(Курант1 2 1 , С. Л. Соболев'1 1 ), что |
|||||||||
ортонормированная система |
собственных функций задачи |
|||||||||
при условии |
|
|
|
Аи=Ки |
в |
D |
|
(1.54) |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
и = 0 на |
3D |
|
(1.55) |
||
будет полной. Она имеет вид |
|
|
|
|
||||||
|
|
|
" m p = 2 |
sin тпх |
sin рлу, |
(1.56) |
||||
где от = 1 , 2 , . . . |
и |
/ ? = 1 , 2 , . . . |
При |
этом собственные |
числа |
|||||
оператора |
А |
имеют |
вид |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
Хтр(А) |
= |
(т2+р2) |
я 2 > 0 . |
(1.57) |
|||
Отсюда следует, что |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
2п2^Хтр(А)^оо. |
|
|
|
|||
Таким образом, имеем |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
а ( Л ) = 2 я 2 , |
р ( Л ) = о о |
(1.58) |
|||||
и (Лф, ф ) ^ 2 я 2 ( ф , |
ф). Следовательно, оператор А является |
положительно определенным. Поскольку система собственных
функций {итр} полна, то любую функцию из Ф |
можно |
пред |
|||
ставить в виде ряда Фурье |
|
|
|
|
|
Ф (*. У) = 2 |
2Ї VmpUmp (ДС, у) = |
Ц фіИ і (ДС, |
ff), |
(1.5») |
|
т |
р |
|
і |
|
|
а так как, кроме того, система |
{итр} |
ортонормирована, то |
|||
|
Фі=(ф, |
" і ) , |
|
|
(1-60)' |
где і — новый индекс упорядочения ряда.
1.1.4. Собственные числа и векторы
конечно-разностного аналога оператора Лапласа
|
Предположим, |
что фй,г — значения функции f |
в |
точках |
(Xh, |
Уі), равномерно покрывающих область D с шагом |
h так, |
||
что |
Jts+ i=A'ft+/i, |
уш—УіЛ-h и границы области |
совпадают |
2» |
19 |