12.01.2015 Views

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

INDICAŢII, RĂSPUNSURI, SOLUŢII 523<br />

U H 1 y = αe 1. Notăm U H 1 X = Z =<br />

[ ]<br />

z11 Z 12<br />

, U1 H Y = W =<br />

Z 21 Z 22<br />

[<br />

z11<br />

[ ]<br />

α W12<br />

. Din<br />

0 W 22<br />

]<br />

condiţiile Xe 1 = x şi Y H X = W H Z = I n, rezultă ecuaţiile = U<br />

Z 1x, W22Z H 22 =<br />

21<br />

= I n−1, W12z H 11 + W22Z H 21 = 0, care sunt satisfăcute, de exemplu, pentru Z 22 = I n−1,<br />

W 22 = I n−1, W 12 = − 1<br />

¯z 11<br />

Z21. H b) Dacă λ este o valoare proprie <strong>si</strong>mplă a matricei A, conform<br />

problemei 4.9, vectorii <strong>proprii</strong> asociaţi x (la dreapta) şi y (la stânga) satisfac condiţia<br />

y H x ≠ 0 şi se pot scala astfel încât y H x = 1. Fie matricea X şi X −1 = Y H calculate ca la<br />

punctul a). Atunci X −1 AX =<br />

următorul.<br />

[ y<br />

H<br />

Ỹ H ]<br />

A [ x ˜X<br />

] =<br />

[ λ 0<br />

0 Ỹ H A ˜X<br />

1. Pentru k = 1 : n−1<br />

1. x = vp(A(k : n,k : n))<br />

2. y = vp((A(k : n,k : n)) T ), y = ȳ<br />

3. x = x<br />

y H x<br />

4. Se calculează matricele ˜X şi Ỹ (v. punctul a))<br />

5. A(k,k) = y H A(k : n,k : n)x<br />

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

7. A(k +1 : n,k +1 : n) ← Ỹ H A(k +1 : n,k +1 : n) ˜X.<br />

]<br />

. Algoritmul este<br />

P4.47 Pentru A, dacă vectorul iniţial are prima componentă nenulă, rezultatul este<br />

±e 1, întrucât A(±e 1) = 5(±e 1) şi λ(A) = {5,2,1}. Pentru B avem λ(B) = {α,1− √ β,<br />

1+ √ β}. Deci, B va avea o valoare proprie dominantă în următoarele <strong>si</strong>tuaţii: a) β ≤ 0<br />

şi |α| > √ 1−β şi b) β > 0 şi |α| ≠ 1+ √ [ ]<br />

β.<br />

[ ]<br />

−2 1<br />

1<br />

P4.48 Fie matricea A = şi un vector iniţial y (0) = . Atunci vectorul<br />

0 1<br />

0<br />

curent generat de metoda puterii va fi y (k) = Ak y (0)<br />

‖A k y (0) ‖ = (−1)k y (0) şi, prin urmare,<br />

e k = ‖y (k) −y (k−1) ‖ = ‖(−1) k y (0) −(−1) k−1 y (0) ‖ = 2 pentru toţi k deşi y (0) este un vector<br />

propriu asociat valorii <strong>proprii</strong> dominante λ 1 = −2 a matricei A (de reţinut că criteriul<br />

utilizat în algoritmii 4.1 şi 4.2 funcţionează întrucât 1 − |(y (k) ) T y (k−1) | = 0). Evident,<br />

<strong>si</strong>tuaţia de mai sus se datorează faptului că valoarea proprie dominantă este negativă şi,<br />

deşi vectorii din şir sunt orientaţi corespunzător ca direcţie, îşi schimbă sensul la fiecare<br />

pas. În cazul complex, vectorii <strong>proprii</strong> unitari sunt determinaţi până la o multiplicare<br />

cu un număr complex de modul unitar, i.e. e iφ cu φ ∈ IR şi, prin urmare, este po<strong>si</strong>bil<br />

ca vectorii din şirul generat de metoda puterii să tindă către mulţimea <strong>vectorilor</strong> <strong>proprii</strong><br />

unitari asociaţi valorii <strong>proprii</strong> dominante deşi diferenţa dintre doi vectori consecutivi să<br />

nu tindă către zero. Pentru metoda puterii inverse motivaţiile sunt aceleaşi.<br />

P4.49 Se aplică <strong>si</strong>stematic lema de deflaţie unitară. Rezultă următoarea schemă de<br />

calcul.<br />

1. Pentru k = 1 : n−1<br />

1. ˜x k = vp(A(k : n,k : n))<br />

2. ˜x k = ˜x k<br />

‖˜x k ‖<br />

3. Se determină o matrice unitară ˜Q k astfel încât ˜Q k e 1 = ˜x k<br />

4. A(k : n,k : n) = ˜Q H k A(k : n,k : n)<br />

5. A(:,k : n) = A(:,k : n)˜Q k .

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!