КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Частичная проблема собственных значений
Задача определения собственных значений и собственных векторов важна и как самостоятельная задача, и как вспомогательная задача. Её можно разбить на три естественных этапа: построение характеристического многочлена
решение алгебраического уравнения т.е. отыскание собственных значений отыскание ненулевых решений однородной системы
т.е. нахождение собственных векторов матрицы А. Каждый из трех отмеченных этапов представляет собой достаточно сложную задачу. Однако иногда можно вычислить собственные значения и соответствующие им собственные векторы, минуя этап построения характеристического многочлена и не прибегая к решению указанных выше систем однородных алгебраических уравнений. Этого удается достичь при помощи различных косвенных соображений, используя те или иные свойства собственных значений и собственных векторов матрицы. Мы рассмотрим приближенный метод решения частичной проблемы собственных значений, т.е. задачи нахождения не всех собственных значений и соответствующих им собственных векторов матрицы, а только некоторых из них - метод отыскания максимального по модулю собственного значения матрицы. Предположим, что квадратная матрица А порядка п, имеет п собственных линейно независимых нормированных векторов, т.е. эти векторы образуют базис п -мерного векторного пространства (как известно, это всегда имеет место, если А - симметрическая матрица).
Допустим, что
Возьмем произвольный вектор
где
Последовательно находим векторы
Тогда согласно (3.46)
и вообще
где В силу (3.48)
Значит, вектор
Используя (3.51), найдем скалярное произведение
Согласно (3.47)
Теперь из (3.53) с учётом (3.52) получим
Аналогично можем получить
Последние две соотношения дадут
Таким образом, при условии (3.48) итерационный процесс (3.50) позволяет найти с любой точностью максимальное по модулю собственное значение Следует заметить, что если
Подтверждением того, что Рассмотрим теперь, как, используя метод отыскания максимального по модулю собственного значения матрицы, определить максимальное и минимальное собственные значения симметрической матрицы. Как известно, все собственные значения вещественной симметрической матрицы А действительны [8, II] и существует ортонормированный базис Пусть некоторый алгебраический многочлен от t первой степени с действительными коэффициентами. Обозначим через В следующую матрицу
где Е - единичная матрица. Докажем, что собственные значения матриц А и В связаны соотношением
а собственный вектор матрицы А, соответствующий собственному значению Пусть
Тогда
Допустим, что максимальное по модулю собственное значение
и определим для нее максимальное по модулю собственное значение Если
Кроме того, согласно (3.55) и (3.56)
Поэтому
т.е. Если
и
Поэтому
откуда
Тренировочные задания.
Задание I.
Решить систему с точностью до 0,001.
Дата добавления: 2014-12-25; Просмотров: 1490; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |