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时间:2020-10-16
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1、幂法是求方阵的最大特征值及对应特征向量幂法设An有n个线性相关的特征向量v1,v2,…,vn,对应的特征值l1,l2,…,ln,满足
2、l1
3、>
4、l2
5、³…³
6、ln
7、(3.2.1)1.基本思想因为{v1,v2,…,vn}为Cn的一组基,所以任给x(0)¹0,——线性表示所以有若a1¹0,则因知,当k充分大时A(k)x(0)»l1ka1v1=cv1属l1的特征向量另一方面,记max(x)=xi,其中
8、xi
9、=
10、
11、x
12、
13、¥,则当k充分大时,若a1=0,则因舍入误差的影响,会有某次迭代向量在v1方向上的分量
14、不为0,迭代下去可求得l1及对应特征向量的近似值。2.规范化在实际计算中,若
15、l1
16、>1则
17、l1ka1
18、®¥,若
19、l1
20、<1则
21、l1ka1
22、®0都将停机。须采用“规范化”的方法,k=0,1,2,…定理3.2-1任给初始向量有,证明:而注:若的特征值不满足条件(3.2.1),幂法收敛性的分析较复杂,但若l1=l2=…=lr且
23、l1
24、>
25、lr+1
26、³…³
27、ln
28、则定理结论仍成立。此时不同初始向量的迭代向量序列一般趋向于l1的不同特征向量。3.算法求maxa(x)的流程,设数组x(n)数向量x的n个分量数
29、组x=[n]k=1for(i=2ton,i++)若
30、x[i]
31、>
32、x[k]
33、Tk=imax=x[k]幂法流程:输入数组x0,eps,Ax1=x0y=x1/maxa(x1)x0=Ay
34、maxa(x1)–maxa(x0)
35、abs(x(k)),k=i;end;end;y=x(k);A=[2,4,6;3,9,15;4,
36、16,36];x0=[1;1;1];y=x0/maxa(x0)x1=A*ywhile(abs(maxa(x1)-maxa(x0)))>0.001x0=x1;y=x0/maxa(x0)x1=A*yend;ymaxa(x1)
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