
- •Министерство топлива и энергетики украины
- •8. В.Н.Пучков Вычисления в среде MathCad : Севастополь : Издательство сияЭиП,2001.
- •1.2. Степенной метод нахождения максимального по модулю собственного значения и соответствующего ему собственного вектора.Обоснование сходимости.
- •1.3. Метод вращения нахождения всех собственных значений и соответствующих им собственных векторов.
- •2. Решение алгебраической проблемы собственных значений в среде MathCad .
- •2.1. Настройка системы Mathcad
- •2.2. Вычисление собственных значений и собственных векторов матрицы методом вращения.
- •2.3. Нахождение максимального собственного значения и соответствующего ему собственного вектора степенным методом.
- •2.4. Решение алгебраической проблемы собственных значений встроенными функциями системы MathCad .
- •3. Контрольные задачи.
- •4.Задания для самостоятельного изучения.
- •4.1.Метод Гивенса для симметричных матриц.
- •4.2.Метод Хаусхолдера для симметричных матриц.
- •4.3.Определение собственных значений симметричной трехдиагональной матрицы.
- •Корень многочлена
- •4.4.1.Метод lr.
- •4.4.2.Метод qr.
1.2. Степенной метод нахождения максимального по модулю собственного значения и соответствующего ему собственного вектора.Обоснование сходимости.
Степенной метод позволяет найти наибольшее по модулю собственное значение и собственный вектор симметричных положительно определенных матриц ..
Пусть - собственные значения матрицы A.
Для определенности предположим, что
Берем произвольный ненулевой вектор у(0).
Строим последовательность векторов
,
,
...,
Тогда
(
2 )
для любого номера i=1,2,...,n. .
Точнее
(*)
Оценку точности ( 2 ) будем производить по выполнению следующего неравенства
,
где m-1 , m , m+1 -- длины последовательностей;
i - любая компонента вектора .
Так как ,
то при
.
( 3 )
Поскольку
собственный вектор определяется с
точностью до скалярного множителя, то
сам вектор приближенно представляет собой
собственный вектор матрицыA,
соответствующий собственному значению
.
1.3. Метод вращения нахождения всех собственных значений и соответствующих им собственных векторов.
Метод вращения позволяет для симметрических матриц решать полную проблему собственных значений.
Сущность метода состоит в следующем.
Известно, что для симметрической матрицы A существует ортогональная матрица U такая, что
(
4 )
где - транспонированная кU
матрица ,
а
- диагональная
матрица.
Так как , то матрица
подобна матрицеA
и, следовательно, имеет те же собственные
значения, что и матрица A.
Так как собственными значениями диагональной матрицы являются ее диагональные элементы, то зная U, мы можем найти все собственные значения матрицы A. Одновременно мы получим и все собственные векторы матрицы A, в качестве которых можно взять столбцы матрицы U.
Пусть ,
где
мало отличается от диагональной матрицы,
т. е. элементы вне главной диагонали
малы.
Тогда можно
ожидать, что собственные числа матрицы будут близки к диагональным элементам
матрицы
,
и
можно принять за приближенные значения
.
Таким образом, решение полной проблемы собственных значений сводится для симметрической матрицы A к нахождению ортогональной матрицы U, с помощью которой матрица A приводится к диагональному виду.
В методе вращения матрица U строится как предел последовательности произведений матриц простых поворотов, при которых все оси координат кроме двух остаются неподвижными. При этом матрицы простых поворотов подбираются так, чтобы при преобразовании матрицы с помощью матрицы простого поворота на каждом шаге уничтожался максимальный по модулю недиагональный элемент.
Итерационный процесс осуществляется следующим образом.
Пусть - матрица, полученная послеk
- го преобразования поворота.
В матрице находится максимальный по модулю
элемент
.
Строится ортогональная матрица простого
поворота вида
( 5 )
Угол подбирается так, чтобы у матрицы
(
6 )
элемент обратился бы в нуль.
Из требования,
что ,
получаем
,
( 7 )
Процесс
заканчивается, когда все внедиагональные
элементы полученной на очередном шаге
матрицы будут достаточно малы , то есть сумма
квадратов недиагональных элементов
этой матрицы будет меньше ε
(
8 )
Диагональные элементы этой матрицы являются приближениями для собственных чисел матрицы A, а столбцы матрицы
(
9 )
приближениями для соответствующих собственных векторов.