АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Вычисление собственных значений и собственных векторов матриц

Читайте также:
  1. Абсолютная и условная сходимость несобственных интегралов.
  2. Анализ использования собственных ОПФ
  3. Б) Вычисление тригонометрических функций.
  4. Взаимная ортогональность собственных функций эрмитовых операторов
  5. Виды матриц.
  6. Входы двоичных сигналов от датчиков предельных значений. Технические особенности коммутирования
  7. Вычисление всех собственных значений положительно определенной симметрической матрицы
  8. Вычисление и интерпретация параметров парной линейной регрессии
  9. Вычисление конечных и бесконечных сумм и произведений
  10. Вычисление определенного интеграла методом трапеций
  11. Вычисление относительных показателей в процессе оценки
  12. Вычисление площади плоских фигур.

Определение. Вековым определителем матрицы называется определитель вида:

.

Определение. Собственным значением квадратной матрицы А называется такое число l, для которого выполняется соотношение:

, (5.1)

если - некоторый не нулевой вектор, называемый собственным вектором матрицы А, соответствующим собственному значению l.

Соотношение (1) можно переписать в виде:

, (5.2)

Условием существования ненулевого решения однородной системы (5.2) является требование:

, (5.3)

Это уравнение называется характеристическим уравнением матрицы А.

Все методы нахождения собственных значений и соответствующим им собственных векторов можно разделить на два класса: точные и итерационные.

К точным методам относятся те, что сначала строят собственный многочлен матрицы, а затем, находя его корни, получают собственные значения. По найденным собственным значениям находят соответствующие им собственные вектора, не прибегая к решению однородных систем линейных алгебраических уравнений.

К итерационным методам относятся те методы, в которых собственные значения матрицы определяются без обращения к собственному многочлену, при этом обычно одновременно вычисляются и соответствующие им собственные векторы. Вычислительные схемы таких методов носят итерационных характер.

При решении данных задач необходимо знать, что все собственные значения лежит в интервале, определяемом нормой исходной матрицы:

,

где - норма матрицы А, которая может быть посчитана двумя способами:

a) евклидова норма

b) сумма максимума модулей по строкам

Для проверки правильности решения полной проблемы собственных значений можно использовать следующие два равенства:

, .


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)