Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 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
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
|