Собственные значения - (реферат)
p>{**********************************************************************} SUBROUTINE NORML(XL, X)DIMENSION X(3)
{**********************************************************************} Подпрограмма norml.
Эта подпрограмма находит наибольший из трех элементов собственного вектора и нормирует собственный вектор по этому наибольшему элементу. {**********************************************************************} # FIND THE LARGEST ELEMENT
XBIG = X(1)
IF(X(2). GT. XBIG)XBIG=X(2)
IF(X(3). GT. XBIG)XBIG=X(3)
# Нормирование по XBIG
X(l) = X(1)/XBIG
X(2) = X(2)/XBIG
X(3) = X(3)/XBIG
XL = XBIG
RETURN
END
{**********************************************************************} Результат работы программы получаем в виде:
Номер
Итерации
Собственное
Значение
( N / M ** 2 )
Собственный вектор
X (1)
X (2)
X (3)
0.
1. 00000
0.
0.
0. 10000 Е 08
1, 00000
0. 50000
0. 60000
0. 26000Е 08
0. 61923
0. 66923
1. 00000
0. 36392Е 08
0. 42697
0. 56278
1. 00000
0. 34813Е 08
0. 37583
0. 49954
1. 00000
0. 34253Е 08
0. 35781
0. 46331
1. 00000
0. 34000Е 08
0. 34984
0. 44280
1. 00000
0. 33870Е 08
0. 34580
0. 43121
1. 00000
0. 33800Е 08
0. 34362
0. 42466
1. 00000
0. 33760Е 08
0, 34240
0. 42094
1. 00000
0. 33738Е 08
0. 34171
0. 41884
1. 00000
0. 33726Е 08
0. 34132
0. 41765
1. 00000
0. 33719Е 08
0, 34110
0. 41697
1. 00000
0. 33714Е 08
0. 34093
0. 41658
1. 00000
0. 33712Е 08
0. 34091
0. 41636
1. 00000
Отметим, что для достижения требуемой точности потребовалось 14 итераций.
Определение наименьшего собственного значения методом итераций
В некоторых случаях целесообразно искать наименьшее, а не наибольшее собственное значение. Это можно сделать, предварительно умножив исходную систему на матрицу, обратную A: А-1АX=lА-1X.
Если обе части этого соотношения умножим на 1/l, то получим 1/l Х = A-1X.
Ясно, что это уже иная задача на собственное значение, для которой оно равно 1/l, а рассматриваемой матрицей является A-1. Максимум 1/l, достигается при наименьшем l. Таким образом, описанная выше итерационная процедура может быть использована для определения наименьшего собственного значения новой системы.
Определение промежуточных собственных значений методом итераций
Найдя наибольшее собственное значение, можно определить следующее за ним по величине, заменив исходную матрицу матрицей, содержащей лишь оставшиеся собственные значения. Используем для этого метод, называемый методом исчерпывания. Для исходной симметричной матрицы A с известным наибольшим собственным значением l1 и собственным вектором X1 можно воспользоваться принципом ортогональности собственных векторов, т. е. записать
ХiT Хj =0 при i<>j и ХiT Хj =1 при i=j.
Если образовать новую матрицу A* в соответствии с формулой
A* =A-l1Х1 Х1T,
то ее собственные значения и собственные векторы будут связаны соотношением А*Xi =liXi.
Из приведенного выше выражения для матрицы A* следует, что
A* Хi = AХi -lХ1 Х1TXi.
Здесь при i = 1 свойство ортогональности позволяет привести правую часть к виду A Х1 - l1 Х1.
Но по определению собственных значений матрицы A это выражение должно равняться нулю. Следовательно, собственное значение l1матрицы A* равно нулю, а все другие ее собственные значения совпадают с собственными значениями матрицы A. Таким образом, матрица A* имеет собственные значения 0, l2, l3, ... . , ln и соответствующие собственные векторы Х1, Х2, Хз, ... ... .... Хn. В результате выполненных преобразований наибольшее собственное значение l1 было изъято, и теперь, чтобы найти следующее наибольшее собственное значение l2, можно применить к матрице A* обычный итерационный метод. Определив l2 и Х2, повторим весь процесс, используя новую матрицу A**, полученную с помощью A*, l2 и Х2. Хотя на первый взгляд кажется, что этот процесс должен быстро привести к цели, он имеет существенные недостатки. При выполнении каждого шага погрешности в определении собственных векторов будут сказываться на точности определения следующего собственного вектора и вызывать накопление ошибок. Поэтому описанный метод вряд ли применим для нахождения более чем трех собственных значений, начиная с наибольшего или наименьшего. Если требуется получить большее число собственных значений, следует пользоваться методами преобразования подобия.
4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОБСТВЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ МЕТОДАМИ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ПОДОБИЯ
Метод преобразований подобия применяется с целью получить из исходной матрицы новую с теми же собственными значениями, но более простого вида. Очевидно, самым лучшим упрощением было бы приведение матрицы к чисто диагональному виду, так как в этом случае собственные значения просто соответствовали бы элементам матрицы, стоящим на главной диагонали. К сожалению, большая часть методов преобразования не позволяет этого сделать, и приходится довольствоваться приведением матрицы к трехдиагональной форме.
Метод Якоби
Метод Якоби позволяет привести матрицу к диагональному виду, последовательно, исключая все элементы, стоящие вне главной диагонали. К сожалению, приведение к строго диагональному виду требует бесконечно большого числа шагов, так как образование нового нулевого элемента на месте одного из элементов матрицы часто ведет к появлению ненулевого элемента там, где ранее был нуль. На практике метод Якоби рассматривают, как итерационную процедуру, которая в принципе позволяет достаточно близко подойти к диагональной форме, чтобы это преобразование можно было считать законченным. В случае симметричной матрицы A действительных чисел преобразование выполняется с помощью ортогональных матриц, полученных в результате вращении в действительной плоскости. Вычисления осуществляются следующим образом. Из исходной матрицы А образуют матрицу A1 == Р1АР1T. При этом ортогональная матрица Р1 выбирается так, чтобы в матрице А1 появился нулевой элемент, стоящий вне главной диагонали. Затем из А1 с помощью второй преобразующей матрицы Р2, образуют новую матрицу A2. При этом Р2, выбирают так, чтобы в A2появился еще один нулевой внедиагональный элемент. Эту процедуру продолжают, стремясь, чтобы на каждом шаге в нуль обращался наибольший внедиагональный элемент. Преобразующая матрица для осуществления указанной операции на каждом шаге конструируется следующим образом. Если элементаkl матрицы Ат-1 имеет максимальную величину, то Рт соответствует Pkk = Pll = cos q,
Pkl = - Plk = sin q,
Pii = 1 при i <> k, l, Pij = 0 при i <> j.
Матрица Ат будет отличаться от матрицы Am-1 только строками и столбцами с номерами k и l. Чтобы элемент аkl(m) был равен нулю, значение q выбирается так, чтобы 2 akl(m-1)
tg 2 q = ------------------------- .
akk(m-1) – all(m-1)
k
l
1
1
1
1
1
Cos q
.
.
.
.
.
.
sin q
k
1
1
Pm =
1
1
1
1
- sin q
Cos q
l
1
1
1
1
Значения q заключены в интервале
p p
- — 4 4
Пример 2
