
- •III семестр. Ммф нгу
- •Конспект лекций1
- •2003 – 2004 Учебный год
- •Содержание
- •Лекция 1. Традиционные задачи линейной алгебры
- •Векторные и матричные нормы
- •Число обусловленности
- •Лекция 2. Прямые методы решения линейных уравнений Метод исключения Гаусса – схема единственного деления
- •Теорема об lu разложении
- •Разложение Холесского
- •Метод квадратного корня
- •Метод вращений решения системы уравнений Элементарная матрица вращения
- •–Ый шаг метода вращений
- •Решение системы с вырожденной матрицей –разложение с перестановками столбцов матрицы
- •Совместность системы с вырожденной матрицей
- •Применение –разложения с перестановками столбцов для решения совместной системы
- •Метод прогонки решения систем с трехдиагональной матрицей –разложение трехдиагональной матрицы :
- •Формулы метода прогонки для системы :
- •Асимптотическая скорость сходимости
- •Метод Зейделя (Гаусса–Зейделя, Некрасова)
- •Необходимое и достаточное условие сходимости метода Зейделя в случае симметричной матрицы с положительной главной диагональю
- •Лекция 7. Функционал ошибки
- •Метод полной релаксации
- •Метод неполной релаксации
- •Метод минимальных невязок
- •Метод простой итерации
- •Оценки сходимости мнс и ммн
- •Лекция 9. Метод Ричардсона с чебышевскими параметрами Задача оптимизации параметров
- •Полином Чебышева и решение задачи оптимизации параметров
- •Циклический метод Ричардсона: формулы и сходимость
- •Об устойчивости метода Ричардсона
- •Трехчленные формулы реализации метода Ричардсона с чебышевскими параметрами
- •Лекция 10. Многошаговые методы. Вариационная оптимизация
- •Метод сопряженных градиентов
- •Переобуславливатель
- •Положительно определенные матрицы
- •Лекция 11. Проблема собственных значений
- •Корректность задачи на собственные значения
- •Степенной метод вычисления максимального собственного значения матрицы
- •Степенной метод вычисления минимального собственного значения матрицы
- •Применение ортогонализации и степенного метода для вычисления очередного собственного значения
- •Лекция 12. Метод деления пополам (бисекций)
- •Идея метода бисекций вычисления
- •Приведение самосопряженной матрицы к трехдиагональному виду ортогональным преобразованием подобия с помощью матриц вращения
- •Якобиевы матрицы
- •О вычислении чпз
- •О вычислении собственного вектора
- •Лекция 13. Метод вращений (Якоби)
- •Выбор вращения
- •Сходимость собственных значений
- •Сходимость собственных векторов
- •Литература
Якобиевы матрицы
Вещественная матрица
,
называется
якобиевой (у нас
).
Лемма 3. |
Пусть
|
Док–во |
оставляется читателю в качестве упражнения. |
Лемма 4. |
Собственные значения якобиевой матрицы попарно различные (простые). |
Док–во. |
Т.к.
размерность ядра симметричной матрицы
|
Теорема. |
Пусть – якобиева матрица, тогда
если
|
Док–во. |
1.
Если
|
2. Пусть
.
Пусть
.
Определим
и рассмотрим якобиевы матрицы
.
Т.к.
,
то
а)
(т.к. определитель матрицы равен
произведению ее собственных значений),
б)
,
в)
,
(т.к. из
леммы 4 следует, что
простое и отрицательных собственных
значений у матрицы
на одно больше, чем у матрицы
),
г)
.
Из леммы 1, а) и г) следует, что
,
,
Подсчитаем эти числа:
Из б)
следует, что если
и
,
то перемена знака происходит (или нет)
одновременно в этих последовательностях.
Случай
.
Из леммы
3 имеем
,
отсюда и из б) следует
и на участках
по одной перемене знака.
Случай
.
Отсюда, из в) и г) следует, что
,
,
.
Следовательно,
(если
приписать знак
)
последовательности миноров матриц
и
имеют одинаковые знаки. Теорема доказана.
О вычислении чпз
Для
вычисления
якобиевой матрицы
достаточно знать знак каждого
.
Если
(обычно
выбирают
),
то
и
.
Нормировку можно применять неоднократно,
что позволит избежать быстрого роста
(переполнения) чисел
.
О вычислении собственного вектора
Лемма 5. |
Последняя компонента собственного вектора якобиевой матрицы не равна нулю. |
Док–во. |
Пусть
|
Собственный
вектор
якобиевой матрицы
мы можем, положив
,
вычислить по формулам
или решив систему
с неособенной матрицей.
Лекция 13. Метод вращений (Якоби)
Для самосопряженной матрицы существует унитарная матрица (столбцы которой – собственные векторы матрицы ):
,
где
.
Идея:
построить
:
,
тогда на диагональные элементы
будут приближать собственные значения,
а столбцы
– собственные векторы матрицы
.
Определим
.
Лемма 1. |
Для любых квадратной матрицы и унитарной матрицы имеем |
Док–во. |
Если
|
В качестве
матриц
будем выбирать элементарные матрицы
вращения.
Лемма 2. |
Пусть
где
|
Док–во. |
Заметим,
что изменились только строки и столбцы
с номерами
Тогда, используя лемму 1, получим
откуда следует утверждение леммы. |