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时间:2019-11-23
《数值分析之幂法及反幂法C语言程序实例》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、数值分析之幂法及反幂法C语言程序实例1、算法设计方案:①求、和的值::表示矩阵的按模最小特征值,为求得直接对待求矩阵A应用反幂法即可。、:已知矩阵A的特征值满足关系,要求、及时,可按如下方法求解:a.对矩阵A用幂法,求得按模最大的特征值。b.按平移量对矩阵A进行原点平移得矩阵,对矩阵B用反幂法求得B的按模最小特征值。c.则:,即为所求。②求和A的与数最接近的特征值(k=0,1,…39):求矩阵A的特征值中与最接近的特征值的大小,采用原点平移的方法:先求矩阵B=A-I对应的按模最小特征值,则+即为矩阵A与最接近的特征值。重复以上
2、过程39次即可求得(k=0,1,…39)的值。③求A的(谱范数)条件数和行列式:在(1)中用反幂法求矩阵A的按模最小特征值时,要用到Doolittle分解方法,在Doolittle分解完成后得到的两个矩阵分别为L和U,则A的行列式可由U阵求出,即:det(A)=det(U)。求得det(A)不为0,因此A为非奇异的实对称矩阵,则:,和分别为模最大特征值与模最小特征值。2、程序源代码:#include#include#include#defineN501//列#defineM5
3、//行#defineR2//下带宽#defineS2//上带宽#defineK39#definee1.0e-12//误差限floatA[M][N];//初始矩阵floatu[N];//初始向量floaty[N],yy[N];floatmaximum,value1,value2,value_1,value_N,value_s,value_abs_max;constfloatb=0.16f,c=-0.064f;intmax_sign,max_position;voidInit_matrix_A()//初始化矩阵A{inti;for
4、(i=2;i5、值最大的数值的模{inti;max_position=0;maximum=fabs(u[0]);for(i=1;i6、[2][0]*y[0]+A[1][1]*y[1]+A[0][2]*y[2];u[1]=A[3][0]*y[0]+A[2][1]*y[1]+A[1][2]*y[2]+A[0][3]*y[3];u[N-2]=A[4][N-4]*y[N-4]+A[3][N-3]*y[N-3]+A[2][N-2]*y[N-2]+A[1][N-1]*y[N-1];u[N-1]=A[4][N-3]*y[N-3]+A[3][N-2]*y[N-2]+A[2][N-1]*y[N-1];for(i=2;i7、]+A[3][i-1]*y[i-1]+A[2][i]*y[i]+A[1][i+1]*y[i+1]+A[0][i+2]*y[i+2];}voidGet_value()//获得迭代后特征值{value2=value1;value1=max_sign*u[max_position];}voidCheck_value()//幂法第二迭代格迭代{Init_u();Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();while(1){Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();if(8、fabs((value2-value1)/value1)
5、值最大的数值的模{inti;max_position=0;maximum=fabs(u[0]);for(i=1;i6、[2][0]*y[0]+A[1][1]*y[1]+A[0][2]*y[2];u[1]=A[3][0]*y[0]+A[2][1]*y[1]+A[1][2]*y[2]+A[0][3]*y[3];u[N-2]=A[4][N-4]*y[N-4]+A[3][N-3]*y[N-3]+A[2][N-2]*y[N-2]+A[1][N-1]*y[N-1];u[N-1]=A[4][N-3]*y[N-3]+A[3][N-2]*y[N-2]+A[2][N-1]*y[N-1];for(i=2;i7、]+A[3][i-1]*y[i-1]+A[2][i]*y[i]+A[1][i+1]*y[i+1]+A[0][i+2]*y[i+2];}voidGet_value()//获得迭代后特征值{value2=value1;value1=max_sign*u[max_position];}voidCheck_value()//幂法第二迭代格迭代{Init_u();Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();while(1){Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();if(8、fabs((value2-value1)/value1)
6、[2][0]*y[0]+A[1][1]*y[1]+A[0][2]*y[2];u[1]=A[3][0]*y[0]+A[2][1]*y[1]+A[1][2]*y[2]+A[0][3]*y[3];u[N-2]=A[4][N-4]*y[N-4]+A[3][N-3]*y[N-3]+A[2][N-2]*y[N-2]+A[1][N-1]*y[N-1];u[N-1]=A[4][N-3]*y[N-3]+A[3][N-2]*y[N-2]+A[2][N-1]*y[N-1];for(i=2;i7、]+A[3][i-1]*y[i-1]+A[2][i]*y[i]+A[1][i+1]*y[i+1]+A[0][i+2]*y[i+2];}voidGet_value()//获得迭代后特征值{value2=value1;value1=max_sign*u[max_position];}voidCheck_value()//幂法第二迭代格迭代{Init_u();Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();while(1){Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();if(8、fabs((value2-value1)/value1)
7、]+A[3][i-1]*y[i-1]+A[2][i]*y[i]+A[1][i+1]*y[i+1]+A[0][i+2]*y[i+2];}voidGet_value()//获得迭代后特征值{value2=value1;value1=max_sign*u[max_position];}voidCheck_value()//幂法第二迭代格迭代{Init_u();Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();while(1){Get_max();Get_y();Get_u();Get_value();if(
8、fabs((value2-value1)/value1)
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