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.

4.10. CONDIŢIONARE 347<br />

condiţionării unui set λ I de valori <strong>proprii</strong> se poate face în felul următor. Fie<br />

[ ]<br />

S = Q H S11 S<br />

AQ = 12<br />

(4.338)<br />

0 S 22<br />

forma Schur ordonată a matricei A astfel încât λ I = λ(S 11 ), λ(S 11 )∩λ(S 22 ) = ∅ şi<br />

soluţia X ∈ IC q×(n−q) a ecuaţiei Sylvester<br />

S 11 X −XS 22 = S 12 . (4.339)<br />

Atunci, aşa[ cum s-a arătat ] în §4.7, transformarea de asemănare definită de matricea<br />

T = conduce la obţinerea matricei cu structură bloc-diagonală<br />

Iq −X<br />

0 I n−q<br />

T −1 ST = diag(S 11 ,S 22 ), iar proiectorul spectral pe subspaţiul S-invariant asociat<br />

<strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> λ(S 11 ), conform (4.335), este<br />

[ ]<br />

P = T(:,1 : q)T −1 Iq X<br />

(1 : q, :) = . (4.340)<br />

0 0<br />

Rezultă<br />

s I = 1<br />

‖P‖ = 1<br />

√<br />

1+‖X‖<br />

2 , respectiv κ I = ‖P‖ = √ 1+‖X‖ 2 . (4.341)<br />

Avându-se în vedere dificultăţile legate de calculul normei spectrale, în pachetele<br />

profe<strong>si</strong>onale de calcul al <strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> 57 , se utilizează norme matriceale mai<br />

uşor de calculat. Astfel, în LAPACK [XV], în locul relaţiei (4.341) de calcul al<br />

parametrului s I se foloseşte expre<strong>si</strong>a<br />

s I =<br />

1<br />

√<br />

1+‖X‖<br />

2<br />

F<br />

, (4.342)<br />

care, avându-se învedererelaţiadintre normaspectralăşi normaFrobenius, dăoestimarecarediferăde<br />

valoarearealăprintr-unfactorcelmult egalcu √ min(q,n−q).<br />

În finalul acestui paragraf prezentăm un rezultat important care permite definirea<br />

condiţionării spectrului unei matrice <strong>si</strong>mple într-un context general.<br />

Teorema 4.22 (Bauer-Fike) Fie o matrice diagonalizabilă A ∈ IC n×n şi V o matrice<br />

ne<strong>si</strong>ngulară ale cărei coloane sunt vectori <strong>proprii</strong> ai matricei A, i.e. astfel încât<br />

V −1 AV = Λ = diag(λ 1 ,λ 2 ,...,λ n ). Dacă E ∈ IC n×n este o matrice de perturbaţie<br />

şi µ o valoare proprie a matricei perturbate µ ∈ λ(A+E), atunci<br />

e(µ) = min<br />

λ∈λ(A) |λ−µ| ≤ κ p(V)‖E‖ p<br />

, p = 1,2,∞, (4.343)<br />

unde κ p (V) = ‖V‖ p<br />

‖V −1 ‖ p<br />

este numărul de condiţionare la inversare al matricei<br />

V a <strong>vectorilor</strong> <strong>proprii</strong>.<br />

57 O dovadă certă de profe<strong>si</strong>onalism este însăşi po<strong>si</strong>bilitatea oferită utilizatorului de a-şi evalua<br />

condiţionarea problemelor sale de calcul şi, pe această cale, nivelul probabil al erorilor.

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!