Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100




Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ

реферат на тему: Алгебраическая проблема собственных значений

скачать реферат

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 A2 появился 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 элемент аkl матрицы Ат-1 имеет максимальную величину, то Рт соответствует Pkk = Pll = cos , Pkl = - Plk = sin , 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 выбирается так, чтобы 2 akl(m-1) tg 2 = ------------------------- . akk(m-1) all(m-1)

k l11111Cos ......sin k11Pm =1111- sin Cos l1111

Значения заключены в интервале

- <= <= . 4 4 Пример 2 Пусть требуется найти значения всех главных напряжений для напряженного состояния, показанного на рисунке примера 1. Для этого необходимо найти все собственные значения матрицы напряжений. Такая потребность возникает, если конструктор вместо теории разрушения при максимальном нормальном напряжении намерен пользоваться какой-либо другой теорией разрушения. Чтобы найти все собственные значения, обратимся к методу преобразований Якоби, для реализации которого воспользуемся подпрограммой Е1GЕМ из пакета программ для научных исследований фирмы IВМ, предназначенной для симметричных матриц. Так как матрица симметрична, то она содержит лишь шесть различных элементов. Для экономии памяти подпрограмма ЕIGЕМ использует матрицу 3Х3 в компактной форме, при которой требуется только шесть ячеек памяти. Программа для решения данной задачи имеет вид:

{**********************************************************************} ????????? ??????????? ???? ??????? ?????????? ????????? ??????? ??????????. ? ????????? ???????????? ???????????? ?IG?? ?? ?????? ???????? ??? ??????? ???????????? ????? I?? {**********************************************************************} DIMENSION S<6),R(?) ? # ??????? ??????? ? ?????????? ????? S(1) = 10 ?06 S(2) = 5 ?06 S(3) = 20 ?06 S(4) = 6 ?06 S(5) = 4 ?06 S(6) = 30 ?06 # ??????????? ???? ??????????? ???????? ??????? ????? CALL EIGEN(S,R,3,0) # ?????? ??????????? ???????? WRITE(6,100) WRITE(6,101) S(1),S(3),3(6) 100 FORMAT(1?,'??? EIGENVALUES ARE'') 101 FORMAT(1X,E15.8) STOP END

Результат работы программы получаем в виде:

??????????? ???????? ??в??

0.33709179E 08 0.19149061E 08 0.71417603E 07

Метод Гивенса для симметричных матриц

Метод Гивенса основан на преобразовании подобия, аналогичном применяемому в методе Якоби. Однако в этом случае алгоритм построен таким образом, что вновь образованные нулевые элементы при всех последующих преобразованиях сохраняются. Поэтому метод Гивенса требует выполнения конечного числа преобразований и по сравнению с методом Якоби связан с меньшими затратами машинного времени. Его единственный недостаток состоит в том, что
Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ




симметричная матрица приводится не к диагональному, а к трехдиагональному виду. Ниже будет показано, что такая форма матрицы может быть весьма полезной и оправдывает усилия, затраченные на ее получение.

В случае матрицы размерности п х п метод Гивенса требует п 2 основных шагов, на каждом из которых выполняется ряд преобразований, число которых зависит от числа нулей, которое хотят получить в данном столбце или строке. На k -м шаге обращают в нули элементы, стоящие вне трех диагоналей k-й строки и k -го столбца, сохраняя в то же время нулевые элементы, полученные на предыдущих шагах. Таким образом, перед началом k -го шага преобразованная матрица является трехдиагональной, если ограничиться рассмотрением ее первых k 1 строк и столбцов. По мере преобразований симметричная матрица размерности 5х5 приобретает следующие формы:

**********A0=*****исходная матрица,**********

**000*****A1=0****после первого основного шага, 0****состоящего из трех преобразований,0****

**000***00A2=0****после второго основного шага,00***состоящего из двух преобразований,00***

**000***00после третьего основного шага,A3=0***0состоящего из одного преобразования.00***Теперь матрица имеет трехдиагональный вид.000**

На каждом основном шаге изменяются лишь те элементы матрицы аij, которые расположены в ее правой нижней (заштрихованной) части. Таким образом на k-м шаге преобразуется только матрица порядка (п k + 1), занимающая правый нижний угол исходной матрицы. Ясно, что на каждой следующей стадии выполняется меньшее число преобразований, чем на предыдущей. Всего для приведения матрицы к трехдиагональному виду требуется выполнить (n2 Зп + 2)/2 преобразований.

Наш опыт применения метода Гивенса показывает, что можно при выполнении одного шага преобразований обратить в нуль сразу все элементы целой строки и столбца, стоящие вне трех диагоналей матрицы. Метод, позволяющий выполнить такое преобразование, предложил Хаусхолдер .

Метод Хаусхолдера для симметричных матриц

Метод Хаусхолдера позволяет привести матрицу к трехдиагональному виду, выполнив почти вдвое меньше вычислений по сравнению с другими методами. Это обусловлено тем, что при его применении становятся нулевыми сразу все элементы строк и столбцов, стоящие вне трех диагоналей матрицы. Метод Хаусхолдера позволяет получить требуемый результат быстрее, чем метод Гивенса, так как связан с выполнением меньшего числа, хотя и более сложных преобразований. Это его свойство особенно ярко проявляется применительно к большим матрицам. Хотя в методе Хаусхолдера вместо плоских вращении используются эрмитовы ортогональные преобразования матриц, трехдиагональная форма матрицы, которую получают этим методом, имеет те же собственные значения, что и трехдиагональная матрица, получаемая методом Гивенса. При использовании метода Хаусхолдера на п 2 основных шагах выполняются следующие преобразования: Аk = РkAk-1Рk, k=1, 2, ..., п-2, где Aо == А.

Каждая преобразующая матрица имеет вид uk ukT Pk = E - -------------- , 2Kk2 где ui,k = 0 при i = 1, 2, …, k, ui,k = ak,i при i = k+2, …, n, uk+1,k = ak,k+1 Sk.

Здесь n 1/2 Sk = a2k,i i=k+1

2K2k = S2k ak, k+1 Sk. В этих уравнениях берется знак, соответствующий элементу ak,k+1. Это позволяет сделать значение иk+1,k максимальным. Отметим, что методами Гивенса и Хаусхолдера можно пользоваться и в случае несимметричных матриц, приводя их, правда, не к трехдиагональному,

скачать реферат
1 2 3 4 5

Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ

Внимание! Студенческий отдых и мегатусовка после сессии!


Обратная связь.

IsraLux отзывы Израиль отзывы