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.

290 CAPITOLUL 4. VALORI ŞI VECTORI PROPRII<br />

Complexitatea unei ordonări este dictată esenţial de natura permutării. Cazurile<br />

limită sunt permutarea identică, pentru care nu se face nici o operaţie aritmetică, şi<br />

inver<strong>si</strong>unea, pentru care se efectuează Cn 2 = n(n+1)/2 apelări ale procedurii P11c<br />

care conduc la o complexitate O(n 3 ).<br />

De multe ori este mai comod ca în locul permutării π să utilizăm permutarea<br />

inversă σ = π −1 = {j 1 ,j 2 ,...,j n }. În acest caz, algoritmul suprascrie matricea S<br />

cu matricea unitar asemenea S ′ = ˜Q H S ˜Q care are s ′ kk = s j k ,j k<br />

. O variantă a unui<br />

astfel de algoritm de ordonare arată astfel.<br />

FSC ORD −1 1. Pentru k = 1 : n−1<br />

1. Dacă k ≠ j k atunci<br />

1. Pentru i = (j k −1) : −1 : k<br />

1. [S,Q] = P11c(S,Q,i)<br />

2. Pentru i = k+1 : n<br />

1. Dacă j i < j k atunci j i = j i +1.<br />

După execuţia acestui algoritm coloanele 1 : k ale matricei de transformare actualizate,<br />

i.e. Q(:,1:k), formează o bază ortonormală a subspaţiului A-invariant V k<br />

asociatsetuluidevalori<strong>proprii</strong>Λ k = {λ i = s ii | i ∈ {j 1 ,j 2 ,...,j k }}(înnumerotarea<br />

iniţială). Observaţiile de mai sus privitoare la complexitate rămân valabile.<br />

Algoritmul de mai sus realizează o ordonare totală a perechilor diagonale. Dacă<br />

se urmăreşteexclu<strong>si</strong>v construcţia unei baze unitare pentru un subspaţiu A-invariant<br />

k-dimen<strong>si</strong>onal (k < n), este suficientă o ordonare parţială constând în aducerea, pe<br />

căile cele mai ”scurte”, a <strong>valorilor</strong> <strong>proprii</strong> vizate în primele k poziţii diagonale. O<br />

variantă po<strong>si</strong>bilă pentru rezolvarea acestei probleme este următoarea. Presupunem<br />

că dorim construcţia unei baze ortonormale a subspaţiului A-invariant asociat <strong>valorilor</strong><br />

<strong>proprii</strong> s i1i 1<br />

, s i2i 2<br />

, ..., s ik i k<br />

. Fără a reduce generalitatea, putem con<strong>si</strong>dera că<br />

i 1 < i 2 < ... < i k . Aducerea celor k elemente diagonale ale matricei S în primele k<br />

poziţii diagonale se face cu următorul algoritm <strong>si</strong>mplu.<br />

FSC ORD p 1. Pentru j = 1 : k−1<br />

1. Dacă i j > j atunci<br />

1. Pentru l = (i j −1) : −1 : j<br />

1. [S,Q] = P11c(S,Q,l)<br />

Încheiem aici comentariile la algoritmul 4.16şi con<strong>si</strong>deraţiile privitoarela ordonarea<br />

formeiSchurcomplexecumenţiuneacăacesteaspectevorfiîntâlniteşi laordonarea<br />

formei Schur reale.<br />

✸<br />

4.6.2 Ordonarea formei Schur reale<br />

Încazulrealvomcon<strong>si</strong>derapartiţiablocdictatădedimen<strong>si</strong>unilel k ×l k cul k ∈ {1,2},<br />

k = 1 : p, ale blocurilor diagonale ale formei Schur reale S = Q T AQ a matricei<br />

A ∈ IR n×n ⎡ ⎤<br />

S 11 S 12 ··· S 1p<br />

0 S 22 ··· S 1p<br />

S = ⎢<br />

⎣<br />

.<br />

. . ..<br />

⎥<br />

. ⎦ . (4.199)<br />

0 0 ··· S pp

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!