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confronto fattorizzazioni - Università degli studi di Cagliari.

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in cui la parte sottostante una <strong>di</strong>agonale a blocchi, i cui blocchi sono <strong>di</strong> <strong>di</strong>mensione 1e <strong>di</strong> <strong>di</strong>mensione 2, è composta da zeri . Gli autovalori dei blocchi <strong>di</strong>agonali superstiticonvergono agli autovalori <strong>di</strong> A. Il limite non può essere sempre una matricetriangolare superiore perché, nel caso <strong>di</strong> matrici reali, le trasformazioni <strong>di</strong>Householder e quin<strong>di</strong> le <strong>fattorizzazioni</strong> QR e i prodotti RQ sono ancora reali ad ognipasso della successione. Non si potrebbero quin<strong>di</strong> trovare gli eventuali autovaloricomplessi <strong>di</strong> A. In presenza <strong>di</strong> coppie <strong>di</strong> autovalori complessi coniugati non e infattiverificata l'ipotesi. In tal caso compaiono dei blocchi <strong>di</strong>agonali a coefficienti reali <strong>di</strong><strong>di</strong>mensione 2, i cui autovalori complessi coniugati approssimano quelli <strong>di</strong> A.2Il costo computazionale del metodo QR e notevolmente alto:3 n3 per ognifattorizzazione QR eogni iterazione.n 32per ogni prodotto RQ, complessivamente76 n3 perMostro ora un esempio del modo in cui funziona l'algoritmo QR, attraverso l'uso deicoman<strong>di</strong> <strong>di</strong> matlab.Supponiamo <strong>di</strong> avere una generica matrice A 5x5:A =2.2362 1.7520 1.4943 1.0274 1.04671.7520 1.6695 1.1969 0.6517 0.76811.4943 1.1969 1.7012 0.5591 1.26951.0274 0.6517 0.5591 0.7690 0.58431.0467 0.7681 1.2695 0.5843 1.1218calcoliamo gli autovalori con il comando eig <strong>di</strong> matlab:>> eig(A)ans =0.00190.11050.49920.90395.982229

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