Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
§ 12. Локализация собственных значенийРазличные задачи линейной алгебры связаны с собственными значениями матрицы. Исследование таких задач нередко приводит к необходимости локализовать собственные значения, т. е. определить те области комплексной плоскости, в которых они находятся. Конечно, локализация собственных значений по элементам матрицы должна осуществляться достаточно простыми средствами. Во всяком случае эти средства должны быть существенно проще, чем численные методы определения собственных значений. В курсе линейной алгебры [1] доказывается ряд утверждений, с помощью которых можно решить некоторые задачи локализации. Пусть исследуются собственные значения
и, следовательно, в меньшем из этих кругов. Некоторые неравенства получаются с помощью матричных норм. Известно [1], что все собственные значения матрицы А находятся в каждом из кругов
для любой согласованной нормы. Для
Евклидова норма дает слабую оценку, так как в действительности [1] для собственных значений матрицы А имеет место неравенство
Обозначим через Довольно общий принцип построения областей, локализующих собственные значения, основан на следующей идее. Пусть А — произвольная матрица и Лемма 12.1. Для того чтобы матрица А быланевы рожденной, достаточно выполнение неравенств
Доказательство. Предположим, что матрица
имеет ненулевое решение. Пусть координата этого решения. Запишем
откуда следует, что
и, окончательно,
Это соотношение противоречит условиям леммы. Следствие. Для того чтобы X было собственным значением матрицы А, необходимо выполнение неравенства
хотя бы для одного значения I, где Любое собственное значение матрицы А лежит по крайней мере в одном из кругов с центрами Области (12.1) называются кругами Гершгорина. Они широко используются в самых различных исследованиях, связанных с собственными значениями. Покажем, что имеет место Теорема 12.1. Если Доказательство основано на непрерывной зависимости собственных значений матрицы от ее элементов. Представим матрицу А в виде суммы Обозначим через принадлежат
для Следствие. Если какой-либо круг Гершгорина изолирован, то он содержит точно одно собственное значение. Следствие. Если при некотором
то круг Гершгорина
содержит точно одно собственное значение. Для доказательства этого утверждения достаточно заметить, что выполнение условий (12.3) гарантирует изолированность круга (12.4) от остальных кругов. Как уже отмечалось, локализация собственных значений должна осуществляться достаточно простыми средствами. Но круги Гершгорина определяются столь просто, что их можно явно написать и исследовать для любой из матриц вида
где
Выбирая подходящим образом матрицу В исследованиях, связанных с кругами Гершгорина, всюду рассматривалась матрица А. Однако аналогичные утверждения справедливы и для матрицы А. При этом области (12.1) заменяются на такие:
Они также называются кругами Гершгорина. УПРАЖНЕНИЯ(см. скан) (см. скан)
|
1 |
Оглавление
|