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1、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(mǎn)足,的向量v為矩陣A的對(duì)于特征值 的,稱(chēng)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。,特征向量,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
2、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(xiàn)性無(wú)關(guān)的特征向量。在實(shí)踐中,常遇到的實(shí)對(duì)稱(chēng)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),線(xiàn)性無(wú)關(guān),取初值,,作迭代,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:,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),若序列表現(xiàn)為,奇偶序列各個(gè)分量比趨向于常
3、數(shù),則,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 .,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 | IA | = | I(B+pI) | = | (p)IB | A p = B 。而 ,所以求B的特征根收斂快。,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(huà),
4、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,(2)若:,分別收斂到兩個(gè)向量,且不是互為反號(hào)。,借助冪法來(lái)求特征值和特征向量。計(jì)算:,則:,算法:,1、給出初值,計(jì)算序列,2、若序列收斂,則,若序列的奇偶序列分別收斂,且兩個(gè)數(shù)互為反號(hào),則,若序列的奇偶序列分別收斂,且兩個(gè)數(shù)不互為反號(hào),則,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(xiàn)性方程組,若知道某一特征根 i 的大致位置 p ,即對(duì)任意 j i 有| i p | | j p | ,并且如果
5、(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,7.1 Jacobi方法對(duì)稱(chēng)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(chēng),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(lèi)方法。,1、Givens旋轉(zhuǎn)變換,對(duì)稱(chēng)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、Ja
6、cobi方法,取p,q使,,則,定理:,若A對(duì)稱(chēng),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(chēng)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(lèi)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(xiàn)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)Jaco
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