第七章矩阵的特征值问题_精品文档优质PPT.ppt
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它们都归结为下述数学问题。
7.2幂法及反幂法,一、幂法幂法是一种求实矩阵A的按模最大的特征值1及其对应的特征向量x1的方法。
特别适合于大型稀疏矩阵。
于是主特征值为:
2.5365323;
对应特征向量为:
(0.74820.64971)T,二、加速方法,三、反幂法反幂法可求非奇异实矩阵的按模最小特征值及特征向量。
也可用来计算对应于一个给定近似特征值的特征向量。
%求对称正定矩阵的特征值问题%A=3-20;
-25-3;
0-37;
%对称正定矩阵Epsilon=0.0001;
%迭代控制误差%求最大特征值及对应的特征向量v=1;
1;
%初始迭代向量Lambda_0=max(abs(v);
%最大特征值的估计值while1v=A*v;
Lambda_1=max(abs(v);
v=v/Lambda_1;
ifabs(Lambda_1-Lambda_0)=Epsilondisplay(最大特征值)display(Lambda_1);
display(最大特征值对应的特征向量)display(v);
breakendLambda_0=Lambda_1;
end,%求最小特征值及对应的特征向量A=inv(A);
%求矩阵A的逆好的做法是利用平方根法求逆v=1;
ifabs(Lambda_1-Lambda_0)=Epsilondisplay(最小特征值)Lambda_1=1/Lambda_1;
%注意倒数display(Lambda_1);
display(最小特征值对应的特征向量)display(v);
end,矩阵特征值与特征向量的计算,重要概念(特征值,特征向量,正交相似变换,反射变换,平面旋转变换,QR分解),迭代法,幂法(原理、计算公式、加速技巧)反幂法(原理、计算方法、加速技巧),雅可比方法(原理、方法、收敛性),变换法,QR方法,基本QR方法原点平移QR方法双步原点平移QR方法,