Calculul valorilor si vectorilor proprii
Calculul valorilor si vectorilor proprii
Calculul valorilor si vectorilor proprii
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
496 CAPITOLUL 6. VALORI ŞI VECTORI PROPRII GENERALIZAŢI<br />
3. [S,T,Q,Z] =<br />
= PGr(S,T,Q,Z,lcbl(j),strbl(j),strbl(j +1),tol)<br />
4. i j ↔ i j+1<br />
5. strbl(j) ↔ strbl(j +1)<br />
Comentarii. Sintaxa de apel a algoritmului de mai sus este<br />
[S,T,Q,Z] = FSRG ORD(S,T,Q,Z,π,tol).<br />
La fel ca în cazul complex, volumul de calcul necesar pentru ordonare este dictată<br />
esenţial de natura permutării. Cazul cel mai defavorabil apare când permutarea<br />
este o inver<strong>si</strong>une şi toate blocurile sunt 2×2 şi are o complexitate de O(n 3 ).<br />
Şi aici, dacă se urmăreşte exclu<strong>si</strong>v construcţia unei baze unitare pentru un<br />
subspaţiu de deflaţie asociat unui set <strong>si</strong>metric de valori <strong>proprii</strong> generalizate definite<br />
de k blocuri diagonale (k < p), este suficientă o ordonare parţială. Se recomandă,<br />
de asemenea, renunţarea la actualizarea matricei Q.<br />
Încazul încaresepreferăutilizareapermutăriiinverseσ = π −1 = {j 1 ,j 2 ,...,j p }<br />
se poate utiliza o schemă de calcul <strong>si</strong>milară cu cea prezentată în comentariile la<br />
algoritmul 6.10. Scrierea explicită a acestei variante de algoritm de ordonare este<br />
propusă cititorului.<br />
✸<br />
6.5 Condiţionarea <strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> generalizate<br />
şi a <strong>vectorilor</strong> <strong>proprii</strong> generalizaţi<br />
Sen<strong>si</strong>bilitatea <strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> generalizate la variaţii în datele iniţiale, sau altfel<br />
spus condiţionarea lor numerică, se poate aprecia foarte uşor în forma Schur generalizată.<br />
În ipotezaplauzibilăcăformaSchurgeneralizată(S,T)estepuţin sen<strong>si</strong>bilă<br />
la perturbaţii în elementele matricelor perechii (A,B) rezultă că o valoare proprie<br />
generalizată λ i = s ii /t ii este cu atât mai rău condiţionată cu cât t ii este mai mic.<br />
Totuşi, dacă privim valorile <strong>proprii</strong> generalizate ca perechi (s ii ,t ii ), fără să con<strong>si</strong>derăm<br />
necesară efectuarea împărţirii, această afirmaţie nu mai poate fi susţinută.<br />
Din acest motiv, în apreciereacondiţionării numerice a <strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> generalizate<br />
se recomandă o tratare <strong>si</strong>metrică a perechii (A,B) în sensul că trebuie con<strong>si</strong>derate<br />
<strong>si</strong>multan ambele fascicole F = A − λB şi G = B − λA. Unei valori <strong>proprii</strong> rău<br />
condiţionate a fascicolului F îi corespunde o valoare proprie inversă a lui G care<br />
poatefifoartebinecondiţionată. De aceeea, în[VI], pentru apreciereacondiţionării<br />
<strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> generalizate se propune utilizarea metricii cordale definită pentru<br />
IR prin distanţa 18 |α−β|<br />
chord(α,β) = √ √ ∀α,β ∈ IR.<br />
1+α<br />
2<br />
1+β2, 18 Distanţei cordale i se pot da următoarele interpretări.<br />
1. Fie θ α = arctgα şi θ β = arctgβ. Atunci, este uşor de arătat că chord(α,β) = |<strong>si</strong>n(θ α −θ β )|.<br />
Prin urmare, printre altele, 0 ≤ chord(α,β) < 1.<br />
2. În cazul complex, dacă πα, π β sunt proiecţiile lui α, respectiv β pe sfera Riemann, atunci<br />
chord(α,β) este jumătate din distanţa euclidiană (i.e. lungimea coardei) dintre cele două proiecţii.