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線代矩陣的特征值和特征向量.ppt

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線代矩陣的特征值和特征向量.ppt

第7章矩陣的特征值和特征向量,很多工程計(jì)算中,會(huì)遇到特征值和特征向量的計(jì)算,如:機(jī)械、結(jié)構(gòu)或電磁振動(dòng)中的固有值問(wèn)題;物理學(xué)中的各種臨界值等。這些特征值的計(jì)算往往意義重大。,特征值:,的根為矩陣A的特征值,特征向量:滿足,的向量v為矩陣A的對(duì)于特征值的特征向量,稱為矩陣A的特征多項(xiàng)式,是高次的多項(xiàng)式,它的求根是很困難的。沒(méi)有數(shù)值方法是通過(guò)求它的根,來(lái)求矩陣的特征值。通常對(duì)某個(gè)特征值,可以用些針對(duì)性的方法來(lái)求其近似值。若要,求所有的特征值,則可以對(duì)A做一系列的相似變換,“收斂”到對(duì)角陣或上(下)三角陣,,從而求得所有特征值的近似。,7.1冪法,矩陣的按模最大特征值往往表現(xiàn)為閾值。如:矩陣的譜半徑。冪法就是一種求矩陣按模最大特征值的方法,它是最經(jīng)典的方法。,冪法要求A有完備的特征向量系。即A有n個(gè)線性無(wú)關(guān)的特征向量。在實(shí)踐中,常遇到的實(shí)對(duì)稱矩陣和特征值互不相同的矩陣就具有這種性質(zhì)。設(shè)A的特征值和特征向量如下:,特征值:,特征向量:,冪法可以求,,基本思想很簡(jiǎn)單。,設(shè):,則有:,(1)若:,則k足夠大時(shí),有,可見(jiàn),幾乎僅差一個(gè)常數(shù),所以:,任意分量相除,特征向量乘以任意數(shù),仍是特征向量,(2)若:,則k足夠大時(shí),有,所以:,所以:,這樣,我們有算法:,1、給出初值,計(jì)算序列,2、若序列表現(xiàn)為,相鄰兩個(gè)向量各個(gè)分量比趨向于常數(shù),則,3、若序列表現(xiàn)為,奇偶序列各個(gè)分量比趨向于常數(shù),則,4、若序列表現(xiàn)為其他,退出不管,求矩陣A的按模最大的特征值,解取x(0)=(1,0)T,計(jì)算x(k)=Ax(k-1),結(jié)果如下,例,可取0.41263,x1(0.017451,0.014190)T.,在冪法中,我們構(gòu)造的序列,可以看出,因此,若序列收斂慢的話,可能造成計(jì)算的溢出或歸0,改進(jìn)冪法的規(guī)范運(yùn)算,則,易知:,所以,有:,最大分量為1,即,(1)若:,時(shí),有,時(shí),有,收斂,分別收斂反號(hào)的兩個(gè)數(shù),(2)若:,分別收斂到兩個(gè)數(shù),且絕對(duì)值不同。,求:,則:,這樣,我們有算法:,1、給出初值,計(jì)算序列,2、若序列收斂,則,3、若序列的奇偶序列分別收斂,且兩個(gè)數(shù)絕對(duì)值相同,則,4、若序列的奇偶序列分別收斂,且兩個(gè)數(shù)絕對(duì)值不同,則,決定收斂的速度,特別是|2/1|,希望|2/1|越小越好。,不妨設(shè)1>2n,且|2|>|n|。,p=(2+n)/2,思路,令B=ApI,則有|IA|=|I(B+pI)|=|(p)IB|Ap=B。而,所以求B的特征根收斂快。,反冪法,所以,A和A1的特征值互為倒數(shù),這樣,求A1的按模最大特征值,就可以求出A的按模最小特征值,為避免求逆的運(yùn)算,可以解線性方程組,若知道某一特征根i的大致位置p,即對(duì)任意ji有|ip|<<|jp|,并且如果(ApI)1存在,則可以用反冪法求(ApI)1的主特征根1/(ip),收斂將非???。,思路,7.1Jacobi方法對(duì)稱陣,P為n階可逆陣,則A與P1AP相似,相似陣有相同的特征值。,若A對(duì)稱,則存在正交陣Q(QTQ=I),使得,直接找Q不大可能。我們可以構(gòu)造一系列特殊形式的正交陣Q1,.,Qn對(duì)A作正交變換,使得對(duì)角元素比重逐次增加,非對(duì)角元變小。當(dāng)非對(duì)角元已經(jīng)小得無(wú)足輕重時(shí),可以近似,認(rèn)為對(duì)角元就是A的所有特征值。Jacobi方法就是這樣一類方法。,1、Givens旋轉(zhuǎn)變換,對(duì)稱陣,為正交陣,記:,則:,變換的目的是為了減少非對(duì)角元的分量,則,記,則,的按模較小根,所以:,2、Jacobi迭代,取p,q使,,則,定理:,若A對(duì)稱,則,解記A(0)=A,取p=1,q=2,apq(0)=a12(0)=2,于是有,例用Jacobi方法計(jì)算對(duì)稱矩陣的全部特征值.,從而有,所以,再取p=2,q=3,apq(1)=a23(1)=2.020190,類似地可得,從而A的特征值可取為12.125825,28.388761,34.485401,為了減少搜索非對(duì)角線絕對(duì)值最大元素時(shí)間,對(duì)經(jīng)典的Jacobi方法可作進(jìn)一步改進(jìn).,1.循環(huán)Jacobi方法:按(1,2),(1,3),(1,n),(2,3),(2,4),(2,n),(n-1,n)的順序,對(duì)每個(gè)(p,q)的非零元素apq作Jacobi變換,使其零化,逐次重復(fù)掃描下去,直至(A)<為止.,2.過(guò)關(guān)Jacobi方法:取單調(diào)下降收斂于零的正數(shù)序列k,先以1為關(guān)卡值,依照1中順序,將絕對(duì)值超過(guò)1的非對(duì)角元素零化,待所有非對(duì)角元素絕對(duì)值均不超過(guò)1時(shí),再換下一個(gè)關(guān)卡值2,直到關(guān)卡值小于給定的精度.,

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