線代矩陣的特征值和特征向量.ppt

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第7章矩陣的特征值和特征向量,很多工程計算中，會遇到特征值和特征向量的計算，如：機械、結(jié)構(gòu)或電磁振動中的固有值問題；物理學(xué)中的各種臨界值等。這些特征值的計算往往意義重大。,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的對于特征值的特征向量,稱為矩陣A的特征多項式,是高次的多項式，它的求根是很困難的。沒有數(shù)值方法是通過求它的根,來求矩陣的特征值。通常對某個特征值，可以用些針對性的方法來求其近似值。若要,求所有的特征值，則可以對A做一系列的相似變換，“收斂”到對角陣或上（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個線性無關(guān)的特征向量。在實踐中，常遇到的實對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,，基本思想很簡單。,設(shè)：,則有：,（1）若：,則k足夠大時，有,可見,幾乎僅差一個常數(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，有,所以：,所以：,這樣，我們有算法：,1、給出初值，計算序列,2、若序列表現(xiàn)為，相鄰兩個向量各個分量比趨向于常數(shù)，則,3、若序列表現(xiàn)為，奇偶序列各個分量比趨向于常數(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，可能造成計算的溢出或歸0,改進－冪法的規(guī)范運算,則，易知：,所以，有：,最大分量為1,即,（1）若：,時，有,時，有,收斂,分別收斂反號的兩個數(shù),（2）若：,分別收斂到兩個數(shù)，且絕對值不同。,求：,則：,這樣，我們有算法：,1、給出初值，計算序列,2、若序列收斂，則,3、若序列的奇偶序列分別收斂，且兩個數(shù)絕對值相同，則,4、若序列的奇偶序列分別收斂，且兩個數(shù)絕對值不同，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>?2?…??n，且|?2|>|?n|。,,p=(?2+?n)/2,思路,令B=A?pI，則有|?I?A|=|?I?(B+pI)|=|(??p)I?B|??A?p=?B。而，所以求B的特征根收斂快。,反冪法,所以，A和A－1的特征值互為倒數(shù),這樣，求A－1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，即對任意j?i有|?i?p|<<|?j?p|，并且如果(A?pI)?1存在，則可以用反冪法求(A?pI)?1的主特征根1/(?i?p)，收斂將非常快。,思路,7.1Jacobi方法－對稱陣,P為n階可逆陣，則A與P－1AP相似，相似陣有相同的特征值。,若A對稱，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A作正交變換,使得對角元素比重逐次增加，非對角元變小。當(dāng)非對角元已經(jīng)小得無足輕重時，可以近似,認(rèn)為對角元就是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,對稱陣,為正交陣,記：,則：,變換的目的是為了減少非對角元的分量，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方法計算對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?1?2.125825,?2?8.388761,?3?4.485401,為了減少搜索非對角線絕對值最大元素時間,對經(jīng)典的Jacobi方法可作進一步改進.,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,對每個(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)

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關(guān) 鍵  詞：

矩陣 特征值 特征向量