12.01.2015 Views

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

4.8. ALGORITMUL QR SIMETRIC 315<br />

seobţine un sporesenţialde eficienţăprin parcurgereaprealabilăafazeidirecte aalgoritmului<br />

QR, i.e. reducerea matricei date la forma superior Hessenberg. Datorită<br />

conservării <strong>si</strong>metriei la transformările ortogonale de asemănare, structura superior<br />

Hessenberg obţinută este, <strong>si</strong>multan, inferior Hessenberg, i.e. devine o structură<br />

tridiagonală.<br />

4.8.1 Reducerea la forma tridiagonală<br />

Baza teoretică a po<strong>si</strong>bilităţii de reducere la forma tridiagonală a unei matrice <strong>si</strong>metrice<br />

este dată de teorema 4.14, care, în noul context, are următorul enunţ.<br />

Teorema 4.19 Oricare ar fi matricea <strong>si</strong>metrică A ∈ IR n×n , există o matrice ortogonală<br />

Q ∈ IR n×n astfel încât matricea<br />

T = Q T AQ (4.266)<br />

este tridiagonală, i.e. t ij = 0, pentru toţi i, j, cu |i−j| > 1.<br />

Demonstraţie. Demonstraţiasereduce laobservaţiade mai suscă, înconformitate<br />

cu teorema 4.14, există o matrice ortogonală Q astfel încât matricea T not<br />

= H =<br />

= Q T AQ este superior Hessenberg şi la faptul că această matrice este <strong>si</strong>metrică<br />

T T = Q T A T Q = Q T AQ = T. Prin urmare T este, <strong>si</strong>multan, inferior Hessenberg,<br />

i.e. este o matrice tridiagonală.<br />

✸<br />

Pentruaelaboraunalgoritmperformant, caresăexploatezeeventualelefacilităţi<br />

calculatorii induse de conservarea <strong>si</strong>metriei, reamintim schema de calcul care stă la<br />

baza reducerii la forma Hessenberg, aceeaşi cu schema de calcul pentru reducerea<br />

la forma tridiagonală.<br />

TQ 1. Pentru k = 1 : n−2<br />

1. Se calculează un reflector elementar U k+1 astfel încât<br />

(U k+1 A)(k +2 : n,k) = 0.<br />

2. A ← (U k+1 A)U k+1 % Se anulează A(k +2 : n,k) şi, <strong>si</strong>multan,<br />

datorită conservării <strong>si</strong>metriei, se anulează<br />

A(k,k +2 : n).<br />

În urma efectuării calculelor de mai sus matricea A este suprascrisă cu matricea<br />

unde, evident,<br />

A ← T = Q T AQ = U n−1···U 3 U 2 AU 2 U 3···U n−1 , (4.267)<br />

Q = U 2 U 3 ...U n−1 . (4.268)<br />

Con<strong>si</strong>derăm acum pasul curent k al procesului de tridiagonalizare descris mai sus<br />

şi fie<br />

A ← T (k) = U k···U 3 U 2 AU 2 U 3···U k = ⎢<br />

⎣<br />

⎡<br />

k−1<br />

{}}{<br />

1<br />

{}}{<br />

n−k<br />

{}}{<br />

T (k)<br />

11 T (k)<br />

12 0<br />

T (k)<br />

21 T (k)<br />

22 T (k)<br />

23<br />

0 T (k)<br />

32 T (k)<br />

33<br />

⎤<br />

}k −1<br />

⎥<br />

⎦ }1<br />

}n−k<br />

(4.269)

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!