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1、计算方法矩阵特征计算方法矩阵特征值和特征向量值和特征向量第1页，此课件共36页哦问题的提出问题的提出矩阵特征值计算非常重要，在很多方面应用矩阵特征值计算非常重要，在很多方面应用数值分析中，和矩阵有关的迭代序列的收敛取决于数值分析中，和矩阵有关的迭代序列的收敛取决于迭代矩阵的特征值大小迭代矩阵的特征值大小动态系统中，特征值标志着系统是否是稳定的动态系统中，特征值标志着系统是否是稳定的振动系统中，微分方程的特征值或者有限元模型的振动系统中，微分方程的特征值或者有限元模型的矩阵系数和系统的固有频率直接相关矩阵系数和系统的固有频率直接相关数学中方阵的对角化、微分方程组的解等等数学中方阵的对角化、微分方
2、程组的解等等第2页，此课件共36页哦6.1 基本概念回顾基本概念回顾DEF6.1 设设A是是n阶方阵，如果数阶方阵，如果数和一维非零向量和一维非零向量使关系使关系式式A=成立，则称数成立，则称数为方阵为方阵A的的特征值特征值，非零向量，非零向量称称为为A的属于特征值的属于特征值的的特征向量特征向量.推论：推论：如果如果是矩阵是矩阵A的属于特征值的属于特征值0的特征向量，那么的特征向量，那么的任何一个非零倍数的任何一个非零倍数k也是也是A的属于的属于的特征向量。这是因的特征向量。这是因为为A=0所以所以A(k)=0(k)，这说明属于同一个特征值这说明属于同一个特征值的特征向量不是唯一的，但一个特
3、征向量只能属于一个特的特征向量不是唯一的，但一个特征向量只能属于一个特征值。征值。第3页，此课件共36页哦可以写成齐次线性方程组可以写成齐次线性方程组方程组有解方程组有解即即上式是以上式是以为未知量的一元为未知量的一元n n次方程，称为方阵次方程，称为方阵A A的的特征方程特征方程，是是的的n n次多项式，记为次多项式，记为称为方阵称为方阵A A的的特征多项式特征多项式。第4页，此课件共36页哦显然，方阵显然，方阵A的特征值就是其特征方程的解。特征方程在的特征值就是其特征方程的解。特征方程在复数范围内恒有解，其解的个数为方程的次数（重跟按重复数范围内恒有解，其解的个数为方程的次数（重跟按重数计
4、算），因此数计算），因此n阶方阵有阶方阵有n个特征值。显然，个特征值。显然，n阶单位阶单位矩阵矩阵E的特征值都是的特征值都是1。设设n n阶方阵阶方阵的特征值为的特征值为则有则有（1 1）（2 2）第5页，此课件共36页哦如果如果是方阵是方阵A A的一个特征值，的一个特征值，求得非零解求得非零解则则就是就是A A的对应于特征值的对应于特征值的特征向量。的特征向量。由以上分析知：由以上分析知：求方阵的特征值和特征向量实际上就是求行列式和求方阵的特征值和特征向量实际上就是求行列式和方程组的解。方程组的解。程组程组由线性方由线性方第6页，此课件共36页哦例例6.1求矩阵求矩阵的特征值与特征向量。的特
5、征值与特征向量。解解A A的特征多项式为的特征多项式为故故A A的特征值为的特征值为当当时时,由由即方程组即方程组解得基础解系为解得基础解系为第7页，此课件共36页哦就是就是A A的一个属于特征值的一个属于特征值的特征向量，的特征向量，A A的属于特征值的属于特征值的所有特征向量为的所有特征向量为当当由由即方程组即方程组解得基础解系解得基础解系A A的属于特征值的属于特征值的所有特征向量为的所有特征向量为就是就是A A的一个属于特征值的一个属于特征值的特征向量，的特征向量，第8页，此课件共36页哦对于一阶矩阵对于一阶矩阵A A，如果，如果是是A A的的k k重特征根，重特征根，个数不大于个数不
6、大于k k，所含向量的个数不大于所含向量的个数不大于k.k.定理定理的线性无关特征向量的的线性无关特征向量的则则A A对应于对应于的基础解系的基础解系也就是说，也就是说，定理定理 属于不同特征值的特征向量是线性无关的。属于不同特征值的特征向量是线性无关的。事实事实 方阵在复数域内总有特征根，但不一定有实方阵在复数域内总有特征根，但不一定有实特征根。特征根。例例矩阵矩阵的特征值。的特征值。A A的特征多项式为的特征多项式为其有复特征根其有复特征根第9页，此课件共36页哦方程一般形式方程一般形式第10页，此课件共36页哦注意：上面用定义阐述了如何求解矩阵注意：上面用定义阐述了如何求解矩阵A A的特
7、征值的特征值和特征向量和特征向量X X。但众所周知，高次多项式求根是相当。但众所周知，高次多项式求根是相当困难的，而且重根的计算精度较低。同时，矩阵困难的，而且重根的计算精度较低。同时，矩阵A A求求特征多项式系数的过程对舍入误差十分敏感，这对特征多项式系数的过程对舍入误差十分敏感，这对最后计算结果影响很大。因此，从数值计算角度来最后计算结果影响很大。因此，从数值计算角度来看，上述方法缺乏实用价值。看，上述方法缺乏实用价值。问题的解决：问题的解决：目前，求矩阵特征值问题实际采用的是目前，求矩阵特征值问题实际采用的是迭代法和变换法。迭代法和变换法。第11页，此课件共36页哦6.2 幂法（幂法（P
8、ower Method）第12页，此课件共36页哦第13页，此课件共36页哦第14页，此课件共36页哦在很多问题中，矩阵的按模最大特征值往往起重要的作在很多问题中，矩阵的按模最大特征值往往起重要的作用。例如矩阵的谱半径即按模最大特征值，决定了迭代用。例如矩阵的谱半径即按模最大特征值，决定了迭代矩阵是否收敛。因此矩阵的按模最大的特征值比其余特矩阵是否收敛。因此矩阵的按模最大的特征值比其余特征值更重要。征值更重要。幂法是计算按模最大特征值及相应的特征向量的数值方幂法是计算按模最大特征值及相应的特征向量的数值方法法。简单地说，任取初始向量。简单地说，任取初始向量X(0),迭代计算迭代计算X(k+1)
9、=A X(k)得到迭代序列得到迭代序列X(k+1)，k0,1,；再分析；再分析X(k+1)与与X(k)之之间的关系，就可得到间的关系，就可得到A的按模最大特征值及特征向量的的按模最大特征值及特征向量的近似解近似解第15页，此课件共36页哦幂法分析幂法分析第16页，此课件共36页哦以下考虑两种简单情况。以下考虑两种简单情况。第17页，此课件共36页哦第18页，此课件共36页哦第19页，此课件共36页哦第20页，此课件共36页哦第21页，此课件共36页哦第22页，此课件共36页哦从上述过程可得出计算矩阵从上述过程可得出计算矩阵A的按模最大特征值的方法的按模最大特征值的方法,具体步骤如下：具体步骤如
10、下：任取一非零向量任取一非零向量X0,一般可取一般可取 X0=(1,1,1)T X(k+1)=A X(k)当当k足够大时足够大时,即可得到：即可得到：1 X(k+1)/X(k)第23页，此课件共36页哦6.3 反幂法反幂法(Inverse Power Method)第24页，此课件共36页哦第25页，此课件共36页哦6.4 规范化幂法规范化幂法若按若按6.2中计算过程，有一严重缺点，当中计算过程，有一严重缺点，当|1|1时，时，X(k)中不为零的分量将随中不为零的分量将随K的增大而无限增大，计算的增大而无限增大，计算机就可能出现上溢（或随机就可能出现上溢（或随K的增大而很快出现下溢）的增大而很
11、快出现下溢），因此，在实际计算时，须按规范法计算，每步先，因此，在实际计算时，须按规范法计算，每步先对向量对向量 进行进行“规范化规范化”，即用，即用X(k)中绝对值最大中绝对值最大的一个分量记作的一个分量记作max|xik|，用，用max|xik|遍除遍除X(k)的所有分量，得到规范化向量的所有分量，得到规范化向量Y(k)，并令，并令X(k+1)=A Y(k)实际计算公式实际计算公式Y(k)X(k)/|X(k)|X(k+1)=A Y(k)第26页，此课件共36页哦第27页，此课件共36页哦第28页，此课件共36页哦第29页，此课件共36页哦第30页，此课件共36页哦反幂法的规范算法反幂法的规
12、范算法实际计算公式实际计算公式Y(k)X(k)/|X(k)|AX(k+1)=Y(k)第31页，此课件共36页哦6.5 幂法的加速和降阶幂法的加速和降阶幂法的收敛速率依赖于次大和最大特征值之比，当幂法的收敛速率依赖于次大和最大特征值之比，当比值很小时，收敛快比值很小时，收敛快先对矩阵进行变换，使得有很大的特征值先对矩阵进行变换，使得有很大的特征值原点移位法原点移位法：用：用A0I来代替来代替A进行迭代进行迭代第32页，此课件共36页哦原点移位法原点移位法：A0I和和A的特征值的特征值0，相应的特征向量不变相应的特征向量不变为了加速收敛，适当选取为了加速收敛，适当选取0，使得，使得第33页，此课件
13、共36页哦从理论上讲，幂法可以采取从理论上讲，幂法可以采取降阶降阶的方法求出矩阵的方法求出矩阵A A的全部的全部特征值。当求出特征值。当求出1和对应的特征向量和对应的特征向量x1后，按同样的思后，按同样的思想可以依次求出想可以依次求出2,3,n以及相应的特征向量以及相应的特征向量x2,x3,xn 。在幂法中，求出矩阵。在幂法中，求出矩阵A A的主特征值的主特征值1及及对应的特征向量对应的特征向量x1后，可用后，可用压缩方法压缩方法求出求出n-1n-1阶矩阵阶矩阵B B使它的特征值为使它的特征值为2,从而把求从而把求A次特征值次特征值2的问题转化的问题转化为求为求B B的主特征值，等等。的主特征
14、值，等等。第34页，此课件共36页哦幂法小结：幂法小结：幂法适用范围幂法适用范围 为求矩阵的按模最大特征值及相应的特为求矩阵的按模最大特征值及相应的特征向量，其优点是算法简单，容易编写程序在计算机上征向量，其优点是算法简单，容易编写程序在计算机上实现，缺点是收敛速度慢，其有效性依赖与矩阵特征值实现，缺点是收敛速度慢，其有效性依赖与矩阵特征值的分布情况的分布情况反幂法的适用范围是求矩阵反幂法的适用范围是求矩阵A A的按模最小特征值及对应的按模最小特征值及对应的特征向量。的特征向量。第35页，此课件共36页哦6.6 其它方法其它方法 平行迭代法：可求出前几个较大的特征值和特征测量，平行迭代法：可求出前几个较大的特征值和特征测量，适用于高阶对称稀疏矩阵适用于高阶对称稀疏矩阵 QR算法：基于任何实非奇异矩阵都可分解为正交矩算法：基于任何实非奇异矩阵都可分解为正交矩阵和上三角矩阵的乘积，适用于任意实非奇异矩阵的阵和上三角矩阵的乘积，适用于任意实非奇异矩阵的全部特征值全部特征值 Jacobi法：用平面旋转矩阵构成的正交相似变换将法：用平面旋转矩阵构成的正交相似变换将对称矩阵化为对角形，适用于实对称矩阵对称矩阵化为对角形，适用于实对称矩阵第36页，此课件共36页哦