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数值分析课件第8章3-4节

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  • 卖家[上传人]:suns****4568
  • 文档编号:88921154
  • 上传时间:2019-05-13
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    • 1、1,8.3 豪斯霍尔德方法,8.3.1 引言,本节讨论两个问题,(1) 用初等反射阵作正交相似变换约化一般实矩阵 为上海森伯格阵.,(2) 用初等反射阵作正交相似变换约化对称矩阵 为对称三对角阵.,于是,求原矩阵特征值问题,就转化为求上海森伯格阵 或对称三对角阵的特征值问题.,2,8.3.2 用正交相似变换约化一般矩阵为 上海森柏格阵,设 .,我们的目标是选择初等反射阵 ,,使 经正交相似变换约化为一个上海森伯格阵.,3,(1) 设,选择初等反射阵,其中 ,不妨设 , 否则这一 步不需要约化.,使,4,(3.1),令,其中,则,5,其中,6,(2) 第 步约化:,且,7,其中 为 阶上海森伯格阵,,设 ,于是可选择初等反射阵 使 ,,其中, 计算公式为,8,(3.2),令,则,9,(3.3),其中 为 阶上海森伯格阵.,第 步约化只需计算 及 .,当 为对称阵时,只需计算 .,10,总结上述讨论,有下面定理.,(3) 重复上述过程,则有,11,定理17,则存在初等反射阵 使,算法1,设 ,,本算法计算 (上海森伯格型),,其中 为初等反射阵的乘积.,(1) 计算初等反射阵 使,(豪斯霍

      2、尔德约化矩阵为上海森伯格阵),设,(豪斯霍尔德约化矩阵为上海森伯格型),12,(2) 约化计算,本算法约需要 次乘法运算,要明显形成 还需 要附加 次乘法.,13,例7,矩阵约化为上海森伯格阵.,用豪斯霍尔德方法将,解,使 ,,选取初等反射阵,其中,(1) 计算,14,则有,(2) 约化计算,令,15,则,16,8.3.3 用正交相似变换约化对称阵为对称三对角阵,定理18,(豪斯霍尔德约化对称阵为对称三对角阵),设,为对称矩阵,,使,则存在初等反射阵,17,证明,又由于 的对称性,故只需计算 的对角线以下 元素.,注意到,18,引进记号,则,19,算法2,(豪斯霍尔德约化对称阵为对称三对角阵),的对角元 存放在数组 内.,的次对角元素 存放在数组 内.,数组 最初可用来存放 及 ,确定 中向量 的分量存放在 的相应位置.,冲掉 ,约化 的结果冲掉 ,数组 的上部分 元素不变.,20,如果第 步不需要变换则置 为零.,21,22,对对称阵 用初等反射阵正交相似约化为对称三对角 阵大约需要 次乘法.,23,8.4 QR 方 法,8.4.1 QR算法,QR方法是一种变换方法,是计算一般矩阵(

      3、中小型矩 阵)全部特征值问题的最有效方法之一.,QR方法主要用来计算:,(1)上海森伯格阵的全部特征值问题,,(2)计算对称三对角矩阵的全部特征值问题,且QR方法具有收敛快,算法稳定等特点.,24,设 ,且对 进行QR分解,即,对于一般矩阵 (或对称矩阵),首先用豪斯 霍尔德方法将 化为上海森伯格阵 (或对称三对角阵),,然后再用QR方法计算 的全部特征值.,其中 为上三角阵, 为正交阵.,显然, 是由 经过正交相似变换得到,因此 与 特征 值相同.,于是可得到一个新矩阵,25,再对 进行QR分解,又可得一个新的矩阵,重复这一过 程可得到矩阵序列:,设,将 进行QR分解,作矩阵,求得 后将 进行分解,形成矩阵,QR算法,就是利用矩阵的QR分解,按上述递推法则 构造矩阵序列 的过程.,26,只要 为非奇异矩阵,则由QR算法就完全确定 .,定理19,设 . 构造QR算法:,记 则有,(1) 相似于 ,即,(2),(3) 的QR分解式为,(基本QR方法),(4.1),27,证明,用归纳法,,显然,当 时有 ,,设 有分解式,于是,其中利用了,(1),(2)显然,下面证(3).,28,由第5章

      4、定理30或定理31知,将 进行QR分解,即将 用正交变换(左变换)化为上三角矩阵,其中 , 故,这就是说 可由 按下述方法求得:,(1) 左变换 (上三角阵);,(2) 右变换,29,定理20,设 .,(1) 如果 的特征值满足: ;,(2) 有标准型 其中 ,,(QR方法的收敛性),且设 有三角分解 ( 为单位下三角阵, 为上三角阵.则由QR算法产生的 本质上收敛于上三角矩阵,,即,30,若记 ,则,(4.2),当 时 极限不一定存在.,(4.3),31,定理21,关于QR算法收敛性的进一步结果有:,设 ,且 有完备的特征向量集合,如果 的 等模特征值中只有实重特征值或多重复的共轭特征值,则 由QR算法产生的 本质收敛于分块上三角矩阵(对角 块为一阶和二阶子块)且对角块中每一个22子块给出 的 一对共轭复特征值,每一个一阶对角子块给出 的实特征值,,即,32,其中 , 为22子块,它给出 的一对共轭特征 值.,33,则 元素将以收敛因子 线性收敛于零,,8.4.2 带原点位移的QR方法,定理20中 的速度依赖于比值 ,,当 很小时,收敛较快.,如果 为 的一个估计,且对 运用QR算法

      5、,,为了加速收敛,选择数列 ,按下述方法构造矩阵 序列 ,称为带原点位移的QR算法.,设,元素将比在基本算法中收敛更快.,34,对 进行QR分解,形成矩阵,求得 后,将 进行QR分解,(4.4),形成矩阵,(4.5),若令 ,,则有 ,,并且矩阵 有QR分解式,35,在带位移QR方法中,每步并不需要形成 和 ,可按 下面的方法计算:,首先用正交变换(左变换)将 化为上三角阵,,即,当 为上海森伯格阵或对称三对角阵时, 可为平面旋转阵,,则,36,下面考虑用QR方法计算上海森伯格阵的特征值.,设 为上海森伯格阵,即,如果 ,则称 为不可约上海森伯格阵.,设 ,由定理17可选正交阵 使,对 应用QR算法.,为上海森伯格阵,,37,QR算法:,对于,(4.6),假设由(4.6)迭代产生的每一个上海森伯格阵 都是不可 约的,,否则,若在某步有,于是,这个问题就分离为 与 两个较小的问题.,38,当 或 时,有,或,由此可得到 的特征值 ,或由 右下角二阶 阵的特征值求出 .,39,对降阶的 ,用类似的方法可求出 的其余特征值.,实际上,每当 的次对角元适当小时,就可进行分离.,就把 视为零.,

      6、一般取 ,其中 是计算中有效数字的位数.,例如,如果,40,8.4.3 用单步QR方法计算上海森伯格阵的特征值,上海森伯格阵的单步QR方法:,选取 并设,对于 (用位移来加速收敛),由 实际计算为,41,(1)左变换:,(2)右变换:,其中 为平面旋转阵.,(1) 左变换计算,确定平面旋转阵 使,42,(4.7),设已完成第1次, 第 次左变换,即有,第 次变换的工作就是要确定平面旋转阵 ,,使 变为0,且完成第 次左变换,43,这时只需计算(4.7)阵第 行及第 行元素.,这是因为平面旋转阵 只改变矩阵的 行和 行.,继续这一过程,最后有,(2) 右变换计算,在第 次右变换 中,只需计算 第 列及第 列元素.,44,最后,由上述讨论指出,如果 为上海森伯格阵,,则用QR算法产生的 也是上海森伯格阵.,即上海森伯格阵在QR变换下形式不变.,45,下面讨论一个极端的情况 .,定理22,设:(1) 为不可约上海森伯格阵;,(2) 为 一个特征值.,中,则QR方法,证明,记,46,由设 为不可约阵,则上海森伯格阵 也不可约.,由将上海森伯格阵 约化为上三角阵 的平面旋转 变换的取法可知,又因

      7、为 为奇异矩阵,,从而得到 .,因此, 的最后一行为 ,,即,这样在QR方法迭代中,参数 可选为 ,即 的 元素,通常可以作为特征值的最好近似.,47,算法3,且 覆盖,(上海森伯格阵的QR算法),给定 为上海森伯格阵,本算法计算,48,49,如果用不同的位移 ,反复应用算法3就产生正 交相似的上海森伯格阵序列 .,当 充分小时,可将它置为零就得到 的近似特征值 .,再将矩阵降阶,对较小矩阵连续应用算法.,50,例8,用QR方法计算对称三对角矩阵,的全部特征值.,解,选取 ,则,51,52,现在收缩,继续对 的子矩阵 进行变换,得到,53,故求得 近似特征值为,而 的特征值是,算法3是在实数中进行选择位移 , 不能逼近一 个复特征值,所以算法3不能用来计算 的复特征值.,54,8.4.4* 双步QR方法(隐式QR方法),第3节中将 经过正交相似变换化为上海森伯格矩阵 ,即 ,其中 不是惟一的.,但是,如果规定了正交矩阵 的第一列,则 和 除 差1因子外惟一.,定理23,设 , 且:,(1) 及 都是 正交阵,且有 都是上海森伯格阵.,(隐式Q定理),(2) 为不可约上海森伯格阵,且 (

      8、即 与 第1列相同).,55,(1) ,且 ;,(2) ,其中 .,则:,即 和 在 意义上“本质上相等”.,算法3不能用来求 的一个复特征值.,当 的按模最小特征值是复数时,位移参数 可取为某步 右下角的二阶矩阵,(4.8),的特征值.,56,当 的特征值 与 为复数时,如果应用算法3就要 引进复数运算,这对于实矩阵 是不必要的.,在某些条件下,可以用正交相似变换将 约化为实Schur型.,隐式位移的QR方法,即用 与 作位移连续进行二次 单步的QR迭代,使用复位移,又避免复数运算.,(1) 设 为上海森伯格阵,取共轭复 数 作两步位移的QR方法,即,57,显然 有QR分解,(4.10),事实上,由(4.9)式并利用,(4.9),有,58,且 阵为实矩阵.,这是因为(即使 的特征值为复数),(4.11),其中,于是,(4.10)式为实矩阵 的QR分解,并且可以 选取 和 使 为实的正交阵.,由此得出,为实数.,59,是实矩阵.,如果用下述算法就能保证 是实矩阵:,(a) 直接形成实矩阵,(b) 计算 阵的实QR分解,(c) 令,但是(a)需要 次乘法运算,不实用.,(2) 根据隐式Q定理,如果按下述算法进行,就有可 能用 次运算来实现从 到 的转换.,(a) 求与 有相同第一列的正交阵,60,(b) 应用豪斯霍尔德方法将 化为一个上海森 伯格阵,即,记 , 上式为,显然, 的第一列与 的第一列相同,即 与 第一 列相同( ).,若 与 两者都是不可约上海森伯格阵,,则由隐式Q定理, 与 本质上相等.,(3) 如何寻求正交阵 .,61,由于 (为 的QR分解),则,于是,对 阵的第一列(非零)寻求初等反射阵 ,说明 第一列即是 第一列的一个倍数.,即,这说明 与 具有相同的第一列.,使,由于 , 则,62,其中,(4.12),双步QR方法:,设 为

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