矩陣的特征值與特征向量的數(shù)值解法.ppt
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第八章矩陣的特征值與特征向量的數(shù)值解法,8.1乘冪法8.2反冪法,※某些工程計(jì)算涉及到矩陣的特征值與特征向量的求解。如果從原始矩陣出發(fā),先求出特征多項(xiàng)式,再求特征多項(xiàng)式的根,在理論上是無可非議的。但一般不用這種方法,因?yàn)榱诉@種算法往往不穩(wěn)定.常用的方法是迭代法或變換法。本章介紹求解特征值與特征向量的一些方法。,引言,8.1乘冪法,乘冪法是通過求矩陣的特征向量來求特征值的一種迭代法,它適用于求矩陣的按模最大的特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量。定理81設(shè)矩陣有n個(gè)線性無關(guān)的特征向量Xi(i=1,2,…,n),其對(duì)應(yīng)的特征值λi(i=1,2,…,n)滿足|λ1|>|λ2|≧…≧|λn|則對(duì)任何n維非零初始向量Z0,構(gòu)造Zk=AZk-1(k=1,2,…)有(81)其中(Zk)j表示向量Zk的第j個(gè)分量。,證明:只就λi是實(shí)數(shù)的情況證明如下。因?yàn)锳有n個(gè)線性無關(guān)的特征向量所以任何非零向量都可用線性表示,即用A構(gòu)造向量序列{}其中(8.2),將(8.3)與(8.4)所得Zk及Zk-1的第j個(gè)分量相除,設(shè)α1≠0,并且注意到|λi|1或||0,對(duì)應(yīng)的特征向量為X1,X2,…,Xn。因?yàn)锳Xi=λiXi,所以A-1Xi=(1/λi)Xi,即(1/λi)(i=1,2,…,n)是A-1的特征值,它滿足,對(duì)應(yīng)的特征向量仍是Xi(i=1,2,…,n)。,這就是說,計(jì)算A的按模最小的特征值只要計(jì)算A-1按模最大的特征值,從而,而求A-1的按模最大的特征值只須應(yīng)用前述的乘冪法即可。,所以反冪法的選代向量是:設(shè)初始向量,于是,- 1.請(qǐng)仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對(duì)于不預(yù)覽、不比對(duì)內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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- 矩陣 特征值 特征向量 數(shù)值 解法
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