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时间:2020-09-27
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1、第七章矩阵的特征值与特征向量第一节乘幂法与反幂法1.1乘幂法:用于求矩阵的模(绝对值)最大的特征值。记矩阵A的特征值为:相应的特征向量为:任取非零向量,记则有:这里,表示向量的第i个分量具体计算时,对于任意取的初始向量,按以下格式计算:则有例子:求矩阵的模最大特征值及其特征向量计算结果程序%用乘幂法计算矩阵模最大的特征值和相应的特征向量A=[-1,2,1;2,-4,1;1,1,-6]z0=[1,1,1]';errtel=1e-6;er=1;k=0;whileer>errtelk=k+1;yk=A*z0;[c,p]=max(abs
2、(yk));mk=yk(p)zk=yk/mk;er=norm(zk-z0);z0=zk;endk,mk,zk1.2加速技术:显然,乘幂法的收敛速度依赖,如此比值接近1,则收敛速度会很慢。用A-pI代替A,进行乘幂法。迭代速度可能会大大加快。这叫原点移位法。埃特金加速:可以证明:乘幂法线性收敛称为收敛率由于线性收敛于,于是可以对之进行埃特金加速,以上是计算特征向量的埃特金加速,同样可以得到关于计算特征值的埃特金加速,1.3反幂法如果A非奇异,用其逆矩阵代替A进行乘幂法,称为反幂法。逆矩阵的特征值与A互为倒数。即为:用A的逆进行乘幂
3、法,得到迭代格式为:为避免矩阵的求逆运算,通常也采取如下的算法:每次迭代需要解,为此,可将A进行LR分解,则每次迭代只需解两个三角方程组最后求得:反幂法的一个主要应用是已知矩阵的近似特征值后,求其特征向量。如果已求得矩阵某个特征值的近似值,则于是,用反幂法可以求出的按模最小特征值及相应的特征向量。此时,迭代为:通常,初值选为:这里,矩阵L为分解中的单位下三角矩阵。第二节对称矩阵的雅可比方法两个重要的基本性质:(1)如A为实对称矩阵,则一定存在正交矩阵Q,使之相似于一个对角矩阵,而该对角矩阵的对角元正是A的特征值。(2)一个矩阵左
4、乘一个正交矩阵或右乘一个正交矩阵,其E范数不变。下面的矩阵是一个n阶正交矩阵:(p)(q)2.1雅可比算法算法的思想:设A为对称矩阵,选出A的除对角元外的所有元素中绝对值最大的一个,然后用前一页中的正交矩阵将此元化为零。如此,产生一个新的阵,然后再重复上面的步骤,直到最后将A化为对角矩阵,则对角元就是所要求的特征值!将上述过程数学化,首先,记,则选取,使得第k步迭代矩阵的元素为:为使,必须在这里,我们通常,限制,如果,当时,取,当时,在具体计算第k步迭代矩阵的元素时,需要计算正弦值和余弦值,通常按如下步骤计算:实际计算中,一般
5、预先给一个计算精度,当第m步满足停止计算,这时,则对角阵的对角元为特征值近似值,矩阵P的列向量为特征向量近似值。实际计算中,矩阵P是按如下步骤计算:最后,雅可比方法的计算步骤可以归纳为:(1)确定非对角绝对值最大元位置(p,q),并计算sin和cos的值;(2)计算迭代矩阵的元素;(3)计算特征向量;(4)与计算精度进行比较,以决定是否终止计算,并输出特征值和特征向量。第三节QR分解方法3.1QR分解设u为n维实单位向量,称下面矩阵为Householder矩阵:容易验证Householder矩阵为正交阵,同时又是对称阵:对任意
6、的向量x以及单位向量g,存在Householder矩阵,使特别,取g=e=(1,0,……,0)将矩阵A记为于是,可以求得Householder矩阵,将A的第一个列向量化简。对矩阵又再重复前面的过程,即求出Householder矩阵于是,我们记则如此一直下去,最后得到记,注意到这是一个正交矩阵,令3.2基本QR方法利用矩阵的QR分解,立即可以得到矩阵的一系列相似矩阵其中,为正交矩阵,为上三角矩阵,称为QR序列最后,可以证明,的对角线下面的元素(不包括对角线)收敛于零,由相似关系,不难推出其对角线上的元素收敛到矩阵A的特征值!最后,
7、要指出的是,当用QR方法求出特征值后(准确讲,是特征值的近似值),我们可以用反幂法求出更加精确的特征值,更为重要的是可以求出相应的特征向量。3.3带原点位移的QR方法为加速收敛,每次选取位移,作该矩阵序列有如下性质:(1)(2)如为拟上三角,则也为拟上三角矩阵(拟上三角矩阵指的是次对角线下的元素为零的矩阵)(3)如取位移为,则最后一行非对角元二阶收敛于零(特别对于对称矩阵,能达到三阶收敛),其余次对角元收敛于零的速度会慢一些。加速技术下的算法:(1)确定计算精度10E-m(2)对矩阵取加速因子进行加速(3)判断矩阵的最后一行非对
8、角元素是否小于要求的精度,如果不小于,继续加速迭代,如已经小于精度,停止计算,并划掉矩阵的最后一行和最后一列,产生一个子矩阵(4)对子矩阵重复进行上面的加速计算一个新的计算方案:对于矩阵取变换于是,取R为Householder矩阵,则化为除第一个分量外其余分量为
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