Участник:F-morozov/Нахождение собственных чисел квадратной матрицы методом QR разложения (4): различия между версиями
F-morozov (обсуждение | вклад) |
Nataliya (обсуждение | вклад) |
||
Строка 5: | Строка 5: | ||
== Общее описание алгоритма == | == Общее описание алгоритма == | ||
Для решения ряда задач механики, физики, химии требуется получение всех собственных значений (собственных чисел), а иногда и всех собственных векторов некоторых матриц. Эту задачу называют полной проблемой собственных значений<ref>Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. — 6-е изд. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. — 636 с.</ref>. Если рассматриваются матрицы общего вида, порядок которых не больше тысячи (нескольких тысяч), то для вычисления всех собственных значений (и собственных векторов) можно рекомендовать QR-алгоритм. Он был разработан в начале 1960-х годов независимо В. Н. Кублановской (Россия) и Дж. Фрэнсисом (Великобритания)<ref>Тыртышников Е. Е. Методы численного анализа. — М.: Академия, 2007. — 320 c.</ref>. | Для решения ряда задач механики, физики, химии требуется получение всех собственных значений (собственных чисел), а иногда и всех собственных векторов некоторых матриц. Эту задачу называют полной проблемой собственных значений<ref>Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. — 6-е изд. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. — 636 с.</ref>. Если рассматриваются матрицы общего вида, порядок которых не больше тысячи (нескольких тысяч), то для вычисления всех собственных значений (и собственных векторов) можно рекомендовать QR-алгоритм. Он был разработан в начале 1960-х годов независимо В. Н. Кублановской (Россия) и Дж. Фрэнсисом (Великобритания)<ref>Тыртышников Е. Е. Методы численного анализа. — М.: Академия, 2007. — 320 c.</ref>. | ||
+ | |||
+ | Нахождение собственных чисел матрицы <math>A</math> методом QR заключается в построении последовательности матриц <math>A_n</math>, подобных между собой и исходной матрице. Данная последовательность сходится по форме к клеточному правому треугольному виду. Собственные значения полученных матриц равны. | ||
== Математическое описание алгоритма == | == Математическое описание алгоритма == |
Версия 12:05, 12 октября 2016
Основные авторы описания: Ф. В. Морозов, Н. Ф. Пащенко
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Для решения ряда задач механики, физики, химии требуется получение всех собственных значений (собственных чисел), а иногда и всех собственных векторов некоторых матриц. Эту задачу называют полной проблемой собственных значений[1]. Если рассматриваются матрицы общего вида, порядок которых не больше тысячи (нескольких тысяч), то для вычисления всех собственных значений (и собственных векторов) можно рекомендовать QR-алгоритм. Он был разработан в начале 1960-х годов независимо В. Н. Кублановской (Россия) и Дж. Фрэнсисом (Великобритания)[2].
Нахождение собственных чисел матрицы [math]A[/math] методом QR заключается в построении последовательности матриц [math]A_n[/math], подобных между собой и исходной матрице. Данная последовательность сходится по форме к клеточному правому треугольному виду. Собственные значения полученных матриц равны.