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.

4.3. METODA PUTERII. METODA PUTERII INVERSE 235<br />

Comentarii. Având în vedere <strong>si</strong>mplitatea relaţiei de recurenţă, metoda puterii<br />

se poate dovedi atractivă dacă se cunoaşte apriori existenţa unei valori <strong>proprii</strong> net<br />

dominante. În caz contrar, viteza de convergenţă poate fi nesatisfăcătoare, iar în<br />

cazul absenţei unei valori <strong>proprii</strong> dominante şirul poate fi divergent. De aceea,<br />

folo<strong>si</strong>nd rezultatele lemei 4.4, trebuie realizate transformări ale matricei A care,<br />

fără a afecta vectorii <strong>proprii</strong>, să creeze o astfel de valoare proprie (net) dominantă.<br />

O po<strong>si</strong>bilitate este de a utiliza o ”deplasare” µ (eventual variabilă µ k ) a spectrului<br />

matricei A astfel încât matricea A−µI n să aibă o valoare proprie (net) dominantă.<br />

În acest caz schema de calcul pentru o iteraţie a metodei puterii cu deplasare devine<br />

MP’ 1. Pentru k = 1,2,...<br />

1. Se calculează vectorul y (k) = (A−µ k )y (k−1) .<br />

2. y (k) ← y (k) /‖y (k) ‖.<br />

Din nefericire, determinarea deplasării µ k efectiv utile nu este deloc <strong>si</strong>mplă, motiv<br />

pentru care această idee este folo<strong>si</strong>tă în paragraful următor pentru rezolvarea<br />

aceleiaşi probleme într-un context modificat.<br />

✸<br />

4.3.2 Metoda puterii inverse<br />

Presupunem din nou că matricea A ∈ IC n×n este <strong>si</strong>mplă având valorile <strong>proprii</strong> λ i ,<br />

i = 1:n (nu neapărat într-o ordine anumită) şi vectorii <strong>proprii</strong> asociaţi x i , i = 1 : n.<br />

Fieµ ∉ λ(A)oaproximaţiealuiλ 1 . Atunci, conformlemei4.4,matricea(µI n −A) −1<br />

are valorile <strong>proprii</strong> (µ−λ i ) −1 , i = 1 : n, şi aceiaşi vectori <strong>proprii</strong> cu cei ai matricei<br />

A. Prin urmare, dacă alegem un vector iniţial y (0) nedefectiv în raport cu x 1 , i.e.<br />

satisfăcând (4.89) şi (4.90), putem defini, utilizând metoda puterii pentru matricea<br />

(µI n −A) −1 , şirul de vectori unitari<br />

y (k) = ρ k (µI −A) −1 y (k−1) , k = 1,2,... (4.98)<br />

unde ρ k este un factor scalar de normare. Acum, dacă deplasarea µ este mult mai<br />

apropiată de λ 1 decât de λ i , i = 2 : n, atunci |(µ − λ 1 ) −1 | va fi mult mai mare<br />

decât |(µ−λ i ) −1 |, i = 2 : n, i.e.,<br />

max i=2:n |(µ−λ i ) −1 |<br />

|(µ−λ 1 ) −1 |<br />

≪ 1, (4.99)<br />

şi, în consecinţă şirul (y (k) ) este foarte rapid convergent către γx 1 .<br />

Relaţia de recurenţă(4.98) defineşte metoda puterii pentru matricea(µI n −A) −1<br />

şi este cunoscută sub denumirea de metoda puterii inverse cu deplasare pentru<br />

matricea A. De<strong>si</strong>gur, pentru calculul iteraţiei (4.98) nu se inversează matricea<br />

µI n −A ci se rezolvă <strong>si</strong>stemul liniar corespunzător, conform următoarei scheme de<br />

calcul, definitorie pentru o iteraţie a metodei puterii inverse.<br />

MPI 1. Pentru k = 1,2,...<br />

1. Se rezolvă <strong>si</strong>stemul (µI n −A)y (k) = y (k−1) în raport cu y (k) .<br />

2. y (k) ← y (k) /‖y (k) ‖.

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!