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时间:2020-04-04
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1、第五章矩阵分析基础§5.1向量和矩阵的范数1.向量的范数定义1:设XRn,X表示定义在Rn上的一个实值函数,称之为X的范数,它具有下列性质:(3)三角不等式:即对任意两个向量X、YRn,恒有(1)非负性:即对一切XRn,X0,X>0(2)齐次性:即对任何实数aR,XRn,设X=(x1,x2,…,xn)T,则有(1)(2)(3)三个常用的范数:范数等价:设‖·‖A和‖·‖B是R上任意两种范数,若存在常数C1、C2>0使得,则称‖·‖A和‖·‖B等价。定理1:定义在Rn上的向量范数是变量X分量的一
2、致连续函数。定理2:在Rn上定义的任一向量范数都与范数等价,即存在正数M与m(M>m)对一切XRn,不等式成立。推论:Rn上定义的任何两个范数都是等价的。对常用范数,容易验证下列不等式:定义2:设给定Rn中的向量序列{},即其中若对任何i(i=1,2,…,n)都有则向量称为向量序列{}的极限,或者说向量序列{}依坐标收敛于向量,记为定理3:向量序列{Xk}依坐标收敛于X*的充要条件是向量序列依范数收敛与依坐标收敛是等价的。2.矩阵的范数定义3:设A为n阶方阵,Rn中已定义了向量范数,则称为矩阵A的算子范数或模,记为。即
3、矩阵范数的基本性质:(1)当A=0时,=0,当A0时,>0(2)对任意实数k和任意A,有(3)对任意两个n阶矩阵A、B有(5)对任意两个n阶矩阵A、B,有(4)对任意向量XRn,和任意矩阵A,有例5:设A=(aij)∈M.定义证明:这样定义的非负实数不是相容的矩阵范数.证明:设从而定理4:设n阶方阵A=(aij)nn,则(Ⅰ)与相容的矩阵范数是(Ⅱ)与相容的矩阵范数是其中1为矩阵ATA的最大特征值。(Ⅲ)与相容的矩阵范数是上述三种范数分别称为矩阵的1-范数、2-范数和∞-范数。可以证明,对方阵和,有(向量
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8、2的直接推广)Frobenius范数:注:(1)(2)矩阵的Frobenius范数不是算子范数。3.矩阵的范数与特征值之间的关系定理5:矩阵A的任一特征值的绝对值不超过A的范数,即定义4:矩阵A的诸特征值的最大绝对值称为A的谱半径,记为:并且如果A为对称矩阵,则注:Rn×n中的任意两个矩阵范数也是等价的。定义5:设
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12、为Rn×n上的矩阵范数,A,B∈Rn×n称
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14、A-B
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16、为A与B之间的距离。定义6:设给定Rn×n中的矩阵序列{},若则称矩阵序列{}收敛于矩阵A,记为定理6设B∈Rn×n,则由B的各幂次得到的矩阵
17、序列Bk,k=0,1,2…)收敛于零矩阵()的充要条件为。4.矩阵的条件数定义5设矩阵为非奇异矩阵,则称为矩阵的条件数,其中是矩阵的算子范数。对矩阵的任意一个算子范数有(2)cond(kA)=cond(A),k为非零常数;(3)若,则注:cond(A)与所取的范数有关常用条件数有:cond(A)2特别地,若A对称,则cond(A)1=‖A‖1‖‖1cond(A)=‖A‖‖‖§5.2初等矩阵初等矩阵对线性方程组的研究起着重要的作用,本节介绍一般形式的初等矩阵,它是矩阵计算的基本工具。5.2.1初等矩阵定义6设向量,则
18、形如的矩阵叫做实初等矩阵,其中是阶单位矩阵,向量,为初等下三角阵。定理5.2.1初等下三角阵具有如下性质:(1);5.2.2初等下三角矩阵定义7令向量则称矩阵(3)任何一个单位下三角阵都可分裂成因此,对任一非奇异下三角阵,都可分裂成一个非奇异对角阵和若干个下三角阵的乘积。(4)左乘矩阵的结果是从的各行中减去第行乘一个因子。初等下三角阵在矩阵的满秩分解、三角分解以及解线性代数方程组的直接解法中起着重要的作用。(2)为单位下三角阵;5.2.3Householder矩阵定义8设向量,且,称形如为Householder矩阵,或称
19、Householder变换、反射矩阵。要得到Householder矩阵,只要在初等矩阵中,定理5.2.2Householder矩阵具有以下性质:(1)矩阵是对称阵,即;(2)矩阵是正交矩阵,即(3)变换保持向量长度不变,即对任意向量,;,即可。取向量(4)设为以为法向量过原点的超平面,对任意的非零向量,有与关于超平面对称。定理5.2.3对任意的非零向量,可以适当选择合适的向量,满足,用其构造的矩阵可将变换为单位向量的常数倍,使得其中,是实数,并且定义9将阶单位阵改变第行和第列的四个元素得到矩阵5.2.4Givens旋转矩
20、阵称为Givens旋转矩阵,或称Givens变换,为旋转角。是一个正交矩阵,对任意向量,由线性变换,其中,,可得5.2.5Hessenberg矩阵定义10若实矩阵的次对角线以下元素均为零,即时,,称形如的矩阵为上Hessenberg(海森伯格)阵,或拟上三角阵。如果次对角线元素全不为零,则称该矩阵为不可约的上Hess
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