|
|||||||
|
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
П 4.3 QR-алгоритм для нахождения собственных значений матрицы
При решении полной проблемы собственных значений для несимметричных матриц эффективным является подход, основанный на приведении матриц к подобным, имеющим треугольный или квазитреугольный вид. Одним из наиболее распространенных методов этого класса является QR-алгоритм, позволяющий находить как вещественные, так и комплексные собственные значения. Основная идея QR-алгоритма состоит в разложении матрицы А в произведение ортогональной и верхней треугольной матрицы. Предполагаем, что все собственные значения Процедура QR-разложения, рассмотренная в П 2.2, многократно используется в R-алгоритме вычисления собственных значений. Осуществляя поочередно факторизацию и перестановку сомножителей, получаем последовательность матриц [20]
где Таким образом, каждая итерация реализуется в два этапа. На первом этапе осуществляется разложение матрицы Из равенства (1) получаем При отсутствии у матрицы кратных собственных значений последовательность Таким образом, каждому вещественному собственному значению будет соответствовать столбец со стремящимися к нулю поддиагональными элементами и в качестве критерия сходимости итерационного процесса для таких собственных значений можно использовать следующее равенство:
При этом соответствующее собственное значение принимается равным диагональному элементу данного столбца. Каждой комплексно-сопряженной паре соответствует диагональный блок размерностью 2х2. Принципиально то, что элементы этих блоков изменяются от итерации к итерации без видимой закономерности, в то время как комплексно-сопряженные собственные значения, определяемые каждым блоком, имеют тенденцию к сходимости. Это обстоятельство необходимо учитывать при формировании критерия выхода из итерационного процесса. Если в ходе итераций прослеживается комплексно-сопряженная пара собственных значений, соответствующая блоку, образуемому элементами j -го и j+1 -го столбцов, то, несмотря на значительное изменение в ходе итераций самих этих элементов, собственные значения, соответствующие данному блоку и определяемые из решения квадратного уравнения
начиная с некоторого k отличаются незначительно. Для практического QR-алгоритма нет завершенной теории сходимости. На практике алгоритм работает всегда или почти всегда [5]. Пример 1. Используя QR-алгоритм, найти собственные значения матрицы Решение: Выберем вектор
где
Тогда Построим матрицу
Выберем вектор
где Тогда
Построим матрицу
Построим матрицу Q согласно формуле (8), описанной в П 2.2:
Убедимся, что матрица Q – ортогональна.
Построим верхнюю треугольную матрицу R по формуле (7)
После первой итерации матрица А вычисляется по формуле
Первая итерация завершена. Поддиагональные элементы матрицы достаточно велики, поэтому итерационный процесс необходимо продолжать. Продолжая итерационный процесс, получим соответственно на 6-й и 7-й итерациях следующие матрицы:
Видно, что поддиагональные элементы первого столбца становятся достаточно малыми, и, следовательно, диагональный элемент
Таким образом, окончательное решение задачи можно записать в виде:
Поиск по сайту: |
||||||
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.061 сек.) |