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《矩阵特征值问题的解法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、Numericaleigenvalueofmatrix矩阵特征值问题的解法1给出.若有使得:则称为矩阵的特征值,为相应的特征向量。特征值为特征方程的根。2与矩阵想干的一些重要结果:eigenvalueofmarix.doc3特征值的估计与扰动问题特征值的估计称之为Gerschgorin圆盘(盖尔圆).Gerschgorin圆盘定理为n阶实方阵,则在的某个Gerschgorin圆盘之中.的任一特征值必落4第二圆盘定理设为阶实方阵,如果的个Gerschgorin圆盘与其他圆盘不相连,则恰好有的个特征值落在该个圆盘的并集之中
2、,即:特别地:孤立圆盘仅含有一个特征值.为的一个重新排列,,则中含有的个特征值.5试讨论A的特征值的分布.解由A确定的3个圆盘分别为所以315-2<22-63<-2例1设矩阵R1=-41,R2=2,R3=+42xy0-2-4-62345实际上,1=4.20308,2=-0.442931,3=-3.760106关于实对称矩阵的极大—极小定理为矩阵关于向量的Rayleigh(雷利)商.为阶实对称矩阵,则其特征值皆为实数,记做:并且存在规范正交特征向量系,满
3、足:设为阶实矩阵,.我们称定义7由于,对于任意,可以取,使得:.证明:假设为的规范正交特征向量组,则对任何向量,有设为阶实对称矩阵,其特征值为,则定理8于是因而,特别地,若取,这时从而.同理可证9按模最大特征值和特征向量的乘幂法设A是n阶矩阵,其n个特征值按模从大到小排序为又假设关于λ1,λ2,…,λn的特征向量v1,v2,…,vn线性无关.10任意取定初始向量x0…………..建立迭代公式:11因为故当k→∞时,xk→λ1ka1v1.因此,xk可看成是关于特征值λ1的近似特征向量有一严重缺点,当
4、1
5、>1(或
6、1
7、
8、<1时){Vk}中不为零的分量将随K的增大而无限增大,计算机就可能出现上溢(或随K的增大而很快出现下溢)12在实际计算时,须按规范法计算,每步先对向量xk进行“规范化”。迭代格式改为13对任意给定的初始向量x0类似地14当1>0时当1<0时15按模最大特征值λ1及其相应的特征向量v1的乘幂法的计算公式:16定理设ARnn为非亏损矩阵,其主特征根1为实根,且
9、1
10、>
11、2
12、…
13、n
14、。则从任意非零向量(满足)出发,迭代收敛到主特征向量,收敛到1。每个不同的特征根只对应一个Jordan块注:结论对重根1
15、=2=…=r成立。若有1=2,则此法不收敛。任取初始向量时,因为不知道,所以不能保证10,故所求得之 不一定是 ,而是使得的第一个 ,同时得到的特征根是m。17算法:乘幂法Step1Setk=1;Step2Findindexsuchthat
16、V0[index]
17、=
18、
19、V0
20、
21、;Step3SetV0[]=V0[]/V0[index];/*规格化V0*/Step4While(kNmax)dosteps5-11Step5V[]=AV0[];/*由Uk1计算Vk*/Step6=V[index];Step
22、7Findindexsuchthat
23、V[index]
24、=
25、
26、V
27、
28、;Step8IfV[index]==0thenOutput(“Ahastheeigenvalue0”;V0[]);STOP./*矩阵是奇异的,用户尝试新的V0*/Step9err=
29、
30、V0V/V[index]
31、
32、;V0[]=V[]/V[index];/*计算Uk*/Step10If(err33、ationsexceeded);STOP./*失败*/18求矩阵A的按模最大的特征值解取x(0)=(1,0)T,计算x(k)=Ax(k-1),结果如下例1kx1(k)x2(k)x1(k)/x1(k-1)x2(k)/x2(k-1)01010.250.220.102500.0833330.410.4166530.0422920.0343890.412600.4126740.0174510.0141900.412630.41263可取0.41263,x1(0.017451,0.014190)T.19如用规范化乘幂法解例
34、1,仍取u(0)=v(0)=(1,0)T,则有故可取10.412627,x1(1,0.813138)T.k01234k0.250.410.4126020.412627u1(k)11111u2(k)00.80.8130080.8131360.813138用乘幂法求A的按模最大的特征值和相应特征向量.例3设解取初值u(0)=v