Вычисление характеристических многочленов, собственных значений и собственных векторов

14256
знаков
0
таблиц
6
изображений

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

СУМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ

Курсовая работа

по дисциплине «Численные методы»

на тему:

«Вычисление характеристических многочленов, собственных значений и собственных векторов»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сумы, 2005


Содержание

 

СОДЕРЖАНИЕ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

ВВЕДЕНИЕ

МЕТОД ДАНИЛЕВСКОГО

УКАЗАНИЯ ПО ПРИМЕНЕНИЮ ПРОГРАММЫ

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

АНАЛИЗ ПРОГРАММЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Теоретические данные

  Введение

Большое количество задач с механики, физики и техники требует нахождение собственных значений и собственных векторов матриц, т.е. таких значений λ, для которых существует нетривиальное решение однородной системы линейных алгебраических уравнений . Тут А-действительная квадратичная матрица порядка n с элементами ajk, а --вектор с компонентами x1, x2,…, xn Каждому собственному значению λi соответствует хотя бы одно нетривиальное решение. Если даже матрица А действительная, ей собственные числа (все или некоторые) и собственные векторы могут быть недействительными. Собственные числа являются корнями уравнения , где Е - единичная матрица порядка n

или

Данное уравнение называется характеристическим уравнением матрицы А. Собственным векторам , которым соответствует собственному значению λi, называют ненулевое решение однородной системы уравнений . Таким образом, задача нахождения собственных чисел и собственных векторов сводится к нахождению коэффициентов характеристического уравнения, нахождению его корней и нахождению нетривиального решения системы.


Метод Данилевского

Простой и изысканный метод нахождения характеристического многочлена предложил А.М.Данилевский. Рассмотрим идею метода. Рассмотрим матрицу A

Для которой находится характеристический многочлен, при помощи подобных преобразований преобразуется к матрице

,

которая имеет нормальную форму Фробениуса, то есть матрица имеет в явном виде в последнем столбце искомые коэффициенты характеристического уравнения. Т. к. подобные матрицы имеют один и тот же характеристический многочлен, а

, то и .

Поэтому для обоснования метода достаточно показать, каким образом из матрицы A строится матрица P.

Подобные преобразования матрицы A к матрице P происходят последовательно. На первом шаге матрица А преобразовывается к подобной до неё матрице А(1), в которой предпоследний столбец имеет необходимый вид. На втором шаге матрица А(1) преобразовывается на подобную к ней матрицу А(2), в которой уже два предпоследних столбца имеют необходимый вид, и т.д.

На первом шаге матрица А умножается справа на матрицу

и слева на матрицу ей обратную

Первый шаг даёт

,

где

На втором шаге матрица А(1) умножается справа на матрицу

и слева на обратную к ней матрицу

Очевидно, что элементы матрицы

.

Это означает, что два предпоследних столбца матрицы А(2) имеют необходимый вид. Продолжая этот процесс, после n-1 шагов придем к матрице

,

которая имеет форму Фробениуса и подобная к входной матрице А. При этом на каждом шаге элементы матрицы А(j) находятся по элементам матрицы А(j-1) также, как мы находили элементы матрицы А(2) по элементам А(1). При этом предпологается, что все элементы  отличные от нуля. Если на j-ом шаге окажется, что , то продолжать процесс в таком виде не будет возможно. При этом могут возникнуть два случая:

1.  Среди элементов  есть хотя бы один, отличный от нуля, например . Для продолжения процесса поменяем в А(j) местами первый и -й строчки и одновременно 1-й и -й столбцы. Такое преобразование матрицы А(j) будет подобным. После того, как получим матрицу , процесс можно продолжать, т.к. столбцы матрицы А(j),приведённые к необходимому виду не будут испорчены.

2.  Все элементы равны нулю. Тогда матрица А(j) имеет вид , где F- квадратичная матрица порядка j, которая имеет нормальный вид Фробениуса; В—квадратная матрица порядка n-j, но , то есть характеристический многочлен матрицы F является делителем характеристического многочлена матрицы А. Для нахождения характеристического многочлена матрицы А необходимо еще найти характеристический многочлен матрицы В, для которой используем этот же метод.

Подсчитано, что количество операций умножения и деления, необходимых для получения характеристического многочлена матрицы порядка n составляет n(n-1)(2n+3)/2.

На данном этапе работы мы получили характеристический полином, корнями которого будут собственные числа матрицы А. Процедура нахождения корней полинома n-ой степени не проста. Поэтому воспользуемся пакетом MathCAD Professional для реализации данной задачи. Для поиска корней обычного полинома р(х) степени n в Mathcad включена очень удобная функция polyroots(V). Она возвращает вектор всех корней многочлена степени n, коэффициенты которого находятся в векторе V, имеющим длину равную n+1. Заметим, что корни полинома могут быть как вещественными, так и комплексными числами. Таким образом мы имеем собственные числа, при помощи которых мы найдём собственные векторы нашей матрицы А. Для нахождения собственных векторов воспользуемся функцией eigenvec(A,vi), где А-исходная матрица, vi-собственное число, для которого мы ищем собственный вектор. Данная функция возвращает собственный вектор дня vi.

  Указания по применению программы

Данная курсовая работа выполнена на языке программирования Pascal. В курсовую работу входит файл danil.exe. Danil.exe предназначен для нахождения характеристического полинома методом Данилевского. Входными параметрами является размерность матрицы и сама матрица, а выходным — характеристический полином.

  Программная реализация

Программный код программы danil.exe

uses wincrt;

label 1;

type mas=array[1..10,1..10]of real;

var A,M,M1,S:mas;

 z,max:real;

 f,jj,tt,ww,v,h,b,y,i,j,w,k,e,l,q,x,u:byte;

 p,o:array[1..10]of real;

 t:array [1..10]of boolean;

procedure Umnogenie(b,c:mas; n:byte; var v:mas);

var i,j,k:byte;

begin

for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 begin

 v[i,j]:=0;

 for k:=1 to n do

 v[i,j]:=b[i,k]*c[k,j]+v[i,j];

 end;

end;

procedure dan(n:byte; var a:mas);

label 1,2;

var y:byte;

begin

For y:=1 to n-1 do

begin

 if a[1,n]=0 then

 begin

 if y>1 then begin

 max:=abs(a[1,n]);

 w:=1;

 for i:=1 to n-y do

 if abs(a[i,n])>max then begin max:=abs(a[i,j]); w:=i; end;

 if max=0 then

 begin

 for l:=n downto n-y+1 do

 begin

 p[f]:=a[l,n];

 t[f]:=false;

 f:=f-1;

 end;

 t[f+1]:=true;

 x:=x+1;

 u:=n-y;

 if y=n-1 then begin o[q]:=a[1,1]; q:=q+1; end else dan(u,a);

 goto 2;

 end;

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[1,j];

 a[1,j]:=a[w,j];

 a[w,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,1];

 a[k,1]:=a[k,w];

 a[k,w]:=z;

 end;

 goto 1;

 end

 else

 begin

 max:=abs(a[1,2]);

 w:=1;e:=2;

 for i:=1 to n-1 do

 if abs(a[i,n])>max then begin max:=abs(a[i,j]); w:=i; e:=n; end;

 for j:=2 to n do

 if abs(a[1,j])>max then begin max:=abs(a[i,j]); w:=1; e:=j; end;

 if abs(a[n,1])>max then begin max:=abs(a[n,1]); w:=n; e:=1; end;

 if max=0 then

 begin

 o[q]:=a[n,n];

 q:=q+1;

 u:=n-1;

 if n=2 then begin o[q]:=a[1,1]; q:=q+1; o[q]:=a[n,n]; q:=q+1; end else dan(u,a);

 goto 2;

 end;

 if (w>1) and (e=n) then

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[1,j];

 a[1,j]:=a[w,j];

 a[w,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,1];

 a[k,1]:=a[k,w];

 a[k,w]:=z;

 end;

 goto 1;

 end;

 if (w=n) and (e=1) then

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[1,j];

 a[1,j]:=a[n,j];

 a[n,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,1];

 a[k,1]:=a[k,n];

 a[k,n]:=z;

 end;

 goto 1;

 end;

 if w=1 then

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[n,j];

 a[n,j]:=a[e,j];

 a[e,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,n];

 a[k,n]:=a[k,e];

 a[k,e]:=z;

 end;

 goto 1;

 end;

 end;

end;

1:

 for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 if i<>(j+1) then M[i,j]:=0

 else M[i,j]:=1;

 for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 if (i+1)<>j then M1[i,j]:=0

 else M1[i,j]:=1;

 for i:=1 to n do

 if i<>n then begin M[i,n]:=a[i,n]; M1[i,1]:=-a[i+1,n]/a[1,n]; end

 else begin M[i,n]:=a[i,n]; M1[i,1]:=1/a[1,n]; end;

 Umnogenie(M1,A,n,S);

 Umnogenie(S,M,n,A);

if y=n-1 then

begin

 for l:=n downto 1 do

 begin

 p[f]:=a[l,n];

 t[f]:=false;

 f:=f-1;

 end;

 t[f+1]:=true;

 x:=x+1;

end;

end;

2:

end;

begin

writeln('Vvedite razmernost` matrici A');

readln(ww);

f:=ww;

for i:=1 to ww do

begin

 for j:=1 to ww do

 begin

 write('a[',i,j,']=');

 Readln(A[i,j]);

 end;

end;

q:=1;

x:=0;

dan(ww,a);

for i:=1 to q-1 do

writeln('Koren` har-ogo ur-iya=',o[i]:2:2);

writeln;

i:=ww+1;

if (x=1)or(x>1) then

 begin

 for v:=1 to x do

 begin

 tt:=0;

 repeat

 tt:=tt+1;

 i:=i-1;

 until t[i]<>false;

 write('l^',tt,' + ');

 for jj:=ww downto i do

 begin

 tt:=tt-1;

 write(-p[jj]:2:2,'*l^',tt,' + ');

 end;

 ww:=i-1;

 writeln;

 end;

 end;

end.


Получение формы Жордано: form.exe

uses wincrt;

label 1;

type mas=array[1..10,1..10]of real;

var A,M,M1,S,R,R1,A1:mas;

 z,max:real;

 f,jj,tt,ww,v,h,b,y,i,j,w,k,e,l,q,x,u,n1:byte;

 p,o:array[1..10]of real;

 t:array [1..10]of boolean;

procedure Umnogenie(b,c:mas; n:byte; var v:mas);

var i,j,k:byte;

begin

for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 begin

 v[i,j]:=0;

 for k:=1 to n do

 v[i,j]:=b[i,k]*c[k,j]+v[i,j];

 end;

end;

procedure dan(n:byte; var a:mas);

label 1,2;

var y:byte;

begin

For y:=1 to n-1 do

begin

 if a[1,n]=0 then

 begin

 if y>1 then begin

 max:=abs(a[1,n]);

 w:=1;

 for i:=1 to n-y do

 if abs(a[i,n])>max then begin max:=abs(a[i,j]); w:=i; end;

 if max=0 then

 begin

 for l:=n downto n-y+1 do

 begin

 p[f]:=a[l,n];

 t[f]:=false;

 f:=f-1;

 end;

 t[f+1]:=true;

 x:=x+1;

 u:=n-y;

 if y=n-1 then begin o[q]:=a[1,1]; q:=q+1; end else dan(u,a);

 goto 2;

 end;

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[1,j];

 a[1,j]:=a[w,j];

 a[w,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,1];

 a[k,1]:=a[k,w];

 a[k,w]:=z;

 end;

 goto 1;

 end

 else

 begin

 max:=abs(a[1,2]);

 w:=1;e:=2;

 for i:=1 to n-1 do

 if abs(a[i,n])>max then begin max:=abs(a[i,j]); w:=i; e:=n; end;

 for j:=2 to n do

 if abs(a[1,j])>max then begin max:=abs(a[i,j]); w:=1; e:=j; end;

 if abs(a[n,1])>max then begin max:=abs(a[n,1]); w:=n; e:=1; end;

 if max=0 then

 begin

 o[q]:=a[n,n];

 q:=q+1;

 u:=n-1;

 if n=2 then begin o[q]:=a[1,1]; q:=q+1; o[q]:=a[n,n]; q:=q+1; end else dan(u,a);

 goto 2;

 end;

 if (w>1) and (e=n) then

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[1,j];

 a[1,j]:=a[w,j];

 a[w,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,1];

 a[k,1]:=a[k,w];

 a[k,w]:=z;

 end;

 goto 1;

 end;

 if (w=n) and (e=1) then

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[1,j];

 a[1,j]:=a[n,j];

 a[n,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,1];

 a[k,1]:=a[k,n];

 a[k,n]:=z;

 end;

 goto 1;

 end;

 if w=1 then

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 z:=a[n,j];

 a[n,j]:=a[e,j];

 a[e,j]:=z;

 end;

 for k:=1 to n do

 begin

 z:=a[k,n];

 a[k,n]:=a[k,e];

 a[k,e]:=z;

 end;

 goto 1;

 end;

 end;

end;

1:

 for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 if i<>(j+1) then M[i,j]:=0

 else M[i,j]:=1;

 for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 if (i+1)<>j then M1[i,j]:=0

 else M1[i,j]:=1;

 for i:=1 to n do

 if i<>n then begin M[i,n]:=a[i,n]; M1[i,1]:=-a[i+1,n]/a[1,n]; end

 else begin M[i,n]:=a[i,n]; M1[i,1]:=1/a[1,n]; end;

 Umnogenie(M1,A,n,S);

 Umnogenie(S,M,n,A);

if y=n-1 then

begin

 for l:=n downto 1 do

 begin

 p[f]:=a[l,n];

 t[f]:=false;

 f:=f-1;

 end;

 t[f+1]:=true;

 x:=x+1;

end;

end;

2:

end;

procedure ObrMatr(A:mas;Var AO:mas; n:byte);

 const e=0.00001;

 var i,j:integer;

 a0:mas;

 procedure MultString(var A,AO:mas;i1:integer;r:real);

 var j:integer;

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 A[i1,j]:=A[i1,j]*r;

 AO[i1,j]:=AO[i1,j]*r;

 end;

 end;

 procedure AddStrings(var A,AO:mas;i1,i2:integer;r:real);

 {Процедура прибавляет к i1 строке матрицы a i2-ю умноженную на r}

 var j:integer;

 begin

 for j:=1 to n do

 begin

 A[i1,j]:=A[i1,j]+r*A[i2,j];

 AO[i1,j]:=AO[i1,j]+r*AO[i2,j];

 end;

 end;

 function Sign(r:real):shortint;

 begin

 if (r>=0) then sign:=1

 else sign:=-1;

 end;

 begin {начало основной процедуры}

 for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 a0[i,j]:=A[i,j];

 for i:=1 to n do

 begin {К i-той строке прибавляем (или вычитаем)

 j-тую строку взятую со знаком i-того

 элемента j-той строки. Таким образом,

 на месте элемента a[i,i] возникает сумма

 модулей элементов i-того столбца (ниже i-той строки)

 взятая со знаком бывшего элемента a[i,i],

 равенство нулю которой говорит о несуществовании

 обратной матрицы }

 for j:=i+1 to n do

 AddStrings(A,AO,i,j,sign(A[i,i])*sign(A[j,i])); { Прямой ход }

 if (abs(A[i,i])>e) then

 begin

 MultString(a,AO,i,1/A[i,i]);

 for j:=i+1 to n do

 AddStrings(a,AO,j,i,-A[j,i]);

 end

 else begin writeln('Обратной матрицы не существует.');

 halt;

 end

 end;{Обратный ход:}

 if (A[n,n]>e) then begin

 for i:=n downto 1 do

 for j:=1 to i-1 do

 begin

 AddStrings(A,AO,j,i,-A[j,i]);

 end; end

 else writeln('Обратной матрицы не существует.');

 end;


procedure EdMatr(Var E:mas; n:byte);

 var i,j:byte;

 begin

 for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 if i<>j then E[i,j]:=0 else E[i,i]:=1;

 end;

{procedure UmnogMatr(A,F:mas; Var R:mas; n:byte);

 Var s:real;

 l,i,j:byte;

 begin

 for i:=1 to n do

 for j:=1 to n do

 begin

 s:=0;

 for l:=1 to n do

 s:=s+A[i,l]*F[l,j];

 R[i,j]:=s;

 end;

 end; }

begin

writeln('Vvedite razmernost` matrici A');

readln(ww);

f:=ww;

n1:=ww;

for i:=1 to ww do

begin

 for j:=1 to ww do

 begin

 write('a[',i,j,']=');

 Readln(A[i,j]);

 A1[i,j]:=A[i,j];

 end;

end;

q:=1;

x:=0;

dan(ww,a);

for i:=1 to q-1 do

writeln('Koren` har-ogo ur-iya=',o[i]:2:2);

writeln;

i:=ww+1;

if (x=1)or(x>1) then

 begin

 for v:=1 to x do

 begin

 tt:=0;

 repeat

 tt:=tt+1;

 i:=i-1;

 until t[i]<>false;

 write('l^',tt,' + ');

 for jj:=ww downto i do

 begin

 tt:=tt-1;

 write(-p[jj]:2:2,'*l^',tt,' + ');

 end;

 ww:=i-1;

 writeln;

 end;

 end;

for i:=1 to n1 do

 begin

 for j:=1 to n1 do

 read(R[i,j]);

 readln;

 end;

EdMatr(R1,n1);

ObrMatr(R,R1,n1);

Umnogenie(R1,A1,n1,A);

Umnogenie(A,R,n1,M1);

for i:=1 to n1 do

 begin

 for j:=1 to n1 do

 write(' ',M1[i,j]:2:3,' ');

 writeln;

 end;

end.

Анализ программы

Протестируем работу программы на примере. Пусть имеем матрицу А

Характеристический полином имеет вид:

Собственные числа 20.713, 4.545, 2.556, -5.814

Собственные векторы , ,,


Список используемой литературы

Я.М.Григоренко, Н.Д.Панкратова «Обчислювальні методи» 1995р.

В.Д.Гетмнцев «Лінійна алгебра і лінійне програмування» 2001р.

Д.Мак-Кракен, У.Дорн «Программирование на ФОРТРАНЕ» 1997г.

http://alglib.manual.ru/eigen/danilevsky.php

http://doors.infor.ru/allsrs/alg/index.html


Информация о работе «Вычисление характеристических многочленов, собственных значений и собственных векторов»
Раздел: Математика
Количество знаков с пробелами: 14256
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 6

Похожие работы

Скачать
29910
19
2

... XBIG XL = XBIG RETURN END {**********************************************************************} Результат работы программы получаем в виде: Номер Итерации Собственное Значение ( N / M ** 2 ) Собственный вектор X (1) X (2) X (3) 0. 1.00000 0. 0. 0.10000 Е 08 1,00000 0.50000 0.60000 0.26000Е 08 0.61923 0.66923 1.00000 0.36392Е ...

Скачать
30010
20
3

... RETURN END {**********************************************************************} Результат работы программы получаем в виде: Номер Итерации Собственное Значение ( N / M ** 2 ) Собственный вектор X (1) X (2) X (3) 0. 1.00000 0. 0. 1.    0.10000 Е 08 1,00000 0.50000 0.60000 2.    0.26000Е 08 0.61923 0.66923 ...

Скачать
80996
0
98

... лежащие на главной и двух побочных диагоналях, равны нулю при та В общем случае системы линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей имеют вид Для численного решения систем трехдиагональными матрицами применяется метод прогонки, который представляет собой вариант метода последовательного исключения неизвестных. Т.е. матрицу А можно записать Идея метода прогонки состоит ...

Скачать
149274
13
5

... f ¢(xо) = 0, >0 (<0), то точка xоявляется точкой локального минимума (максимума) функции f(x). Если же =0, то нужно либо пользоваться первым достаточным условием, либо привлекать высшие производные. На отрезке [a,b] функция y = f(x) может достигать наименьшего или наибольшего значения либо в критических точках, либо на концах отрезка [a,b]. Пример 3.22. Найти экстремумы функции f(x) ...

0 комментариев


Наверх