Степенной метод нахождения собственных значений
Степенной метод нахождения собственных значенийАлгоритм вычисления собственных значений
=== Скачать файл ===
Перейти к основному содержанию. Connect with Google Connect with Twitter Connect with Facebook. Главная Кладезь Библиотека Карта портала Светила науки Словарь терминов Теория Математика Физика Биология Химия Форумы Обновления Последние темы Последние комментарии Сказать спасибо Вне тематики. Главная Группы Алгебра и теория чисел Методы нахождения собственных чисел матриц. Правила форума по Алгебра и теория чисел. Работаю с итерационными методами решения систем линейных алгебраических уравнений, для сходимости которых требуется, чтобы спектральный радиус матрицы наибольшее собственное значение матрицы было меньше 1. Порядок матрицы - Вопрос - как найти собственные значения матрицы, не прибегая к решению характеристического уравнения. Решение характеристического уравнения - большая трудность ввиду большого размера матрицы. Сама по себе матрица - сильноразреженная. Ученые Ом Георг Симон Роберт Вильгельм Бунзен Рудольф Юлиус Иммануил Клаузиус Эрвин Шрёдингер Никола Тесла. Теоретические статьи Понятие о среднем Операции над комплексными числами Алгебраические уравнения Показательные и логарифмические уравнения Геометрический смысл производной. А может их не надо искать все, а только наибольшее по модулю, и только ради проверки что меньше 1? Тогда пользуются не очень тривиальным фактом: Вот например такая выкладка 'на коленке' разве не основа для алгоритма? Наверняка есть готовые алгоритмы такого рода. Достаточно часто возникают задачи поиска наибольшего и наименьшего по модулю собственных значений квадратной матрицы. Классическим методом, который иногда оказывается полезным для больших разреженных систем, хотя и страдает серьезными недостатками, является степенной метод. А просто оценивать невязку на каждом шаге плохо? Если есть собственное значение не айс то оно по идее на каждом шаге итерации будет умножать вам ошибку в соответствующем собственном векторе, то есть невязка будет не уменьшаться а расти. Теперь может скажу бред, ибо пытаюсь вспомнить давно забытое: С другой стороны, имея собственные значения большие 1 вы по моему можете изменить итерационный метод, загасив невязку именно этих векторов, что правда приведет к некоторому ухудшению сходимости по другим. Переход от метода простых итераций к методы Зейделя ничего не решит Что же касается того стоит ли вообще заниматься тем, чтобы просто определять максимальное значение матрицы, то могу сказать точно - просто для себя хочется это сделать.. По сути ничего сильного не произойдет Вот если метод заменить на метод минимальных невязок или релаксации, то может быть Это тоже по сути итерационные методы только с другой итерационной матрицей, поэтому требуется расчет новой матрицы. При такой размерности важным показателем является вычислительная сложность алгоритма. Таким образом, сначала надо попробовать наиболее простой алгоритм - метод простых итераций с оценкой ошибки на каждом шаге итерации. Если он будет работать, то это оптимальный вариант, если нет, то придется усложнять алгоритм. Многочлен третьей степени Методы нахождения собственных чисел матриц Что означает 2страниц: Ru --Наш Клуб --Голосования о приеме в Клуб --Автобиография -Технический раздел --Корзина --Круглый стол --Администраторская комната --ОНИБ. Сейчас на сайте Гостей онлайн:
Катушечные магнитофоны юпитер 203 1 схема скачать
Составить схему используя следующие понятия
Аграрный техникум расписание занятий