第八章矩阵特征值问题的数值解法

矩阵特征值问题的数值方法矩阵特征值设A 是n 阶矩阵，x 是非零列向量. 如果有数λ 存在，满足那么，称x 是矩阵A 关于特征值λ的特征向量. 很显然一般地有主特征值的乘幂迭代法设n 阶矩阵A 的n 个特征值按模从大到小排序为：n 其对应的n 个线性无关的特征向量分别为：设是任意一个非零的n 维向量，则：假设，构造一个向量序列：则：或者：当时：如果是矩阵A 的关于特征值的一个特征向量，特征值个特征那么对于任意一个给定的，也是特征值的特征向量。

所以，是对主特征值对应的特征向量的近似。

如果则会变得很大或者如果，则会变得很大，或者如果，则会变得非常小，在实际计算中，为避免这种情况的出现需对做归一化处理况的出现，需对做归一化处理：由：左乘得：所以主特征值的近似值所以主特征值的近似值：残余误差向量定义为：当迭代次数充分大时，残余误差将充分小。

逆乘幂法：类似地，也可以求模最小特征值和对应的特征向量特征向量。

上述问题的主特征值问题就是矩阵A 的模最小特征值问题。

结果，逆乘幂法的迭代公式为：在实际应用中，无需计算逆矩阵，但需求解线性系统实对称矩阵的基本定理：对实对称矩阵A ，一定存在一个正交相似变换使得为对角矩阵且其对角矩阵P ，使得：为对角矩阵，且其对角的特征值元素为矩阵A 的特征值。

相似变换：相似变换保持矩阵特征值（但不是特征向量）不变不变。

(证明略)正交相似变换：中。

正交相似变换的例子—坐标旋转：叫旋转矩阵。

容易验证：。

适当选择旋转角，可消去xy 项—得到对角阵D 。

矩阵特征值问题的数值方法实对称矩阵的基本定理再看下面的例子：令：O 平面的坐标旋转变换适当同样地有：。

则是在x-O-z 平面的坐标旋转变换。

适当x z —D 。

选择旋转角可消去z 项得到对角阵实对称矩阵的Jacobi 方法：全部特征值和特征向量根据实对称矩阵的基本定理，求得矩阵A 的全部特征值的关键是找到正交相似变换矩阵P 使部特征值的关键，是找到正交相似变换矩阵P ，使得为对角阵。

矩阵特征值问题求解矩阵在数学和工程领域有着广泛的应用，而研究矩阵的特征值是其中一个重要的问题。

矩阵的特征值对于矩阵的性质和行为具有重要的影响，因此求解矩阵的特征值是一项非常重要的任务。

什么是特征值和特征向量在矩阵理论中，矩阵A的特征值（eigenvalue）是一个数λ，满足方程$A\\mathbf{v} = \\lambda\\mathbf{v}$的向量$\\mathbf{v}$存在且不为零。

其中，$\\mathbf{v}$被称为对应于特征值$\\lambda$的特征向量（eigenvector）。

特征值和特征向量的求解是矩阵理论和线性代数中的重要问题之一。

特征值问题的求解方法1. 特征值分解我们可以通过特征值分解的方法求解矩阵的特征值。

给定一个方阵A，我们可以将其表示为$A=Q\\Lambda Q^{-1}$的形式，其中Q是由A的特征向量所组成的矩阵，Λ是由A的特征值所组成的对角矩阵。

2. 特征多项式特征值问题的另一种求解方法是通过矩阵的特征多项式。

特征多项式是关于矩阵A的一个多项式，它的根就是矩阵A的特征值。

通过求解特征多项式的根，我们可以得到矩阵的特征值。

3. 幂法幂法是一种常用的求解特征值问题的迭代方法。

通过不断的迭代计算$A\\mathbf{v}^{(k)}$，其中$\\mathbf{v}^{(k)}$是第k次迭代得到的特征向量，我们可以逐渐逼近矩阵的特征值和特征向量。

应用和意义矩阵的特征值问题求解在计算机图形学、信号处理、物理学等领域都有着重要的应用和意义。

通过求解矩阵的特征值，我们可以分析矩阵的性质、系统的稳定性以及模式识别等问题，为我们深入理解和应用矩阵提供了重要的工具和方法。

综上所述，矩阵的特征值问题求解是一个具有重要意义和广泛应用的问题，通过不同的方法和技术，我们可以有效地求解矩阵的特征值和特征向量，为我们更好地理解和利用矩阵提供了重要的支持。

矩阵特征值的数值解法矩阵的特征值是在矩阵与其特征向量之间的关系中的数值解。

特征值在各个领域中都有广泛应用，包括物理、工程、金融等。

在解决实际问题时，我们经常需要计算矩阵的特征值，因此研究如何求解矩阵特征值的数值方法是非常重要的。

1. 幂迭代法（Power Iteration）幂迭代法是求解矩阵特征值的一种简单而常用的数值方法。

它的基本思想是通过不断迭代矩阵与向量的乘积，使得向量趋近于该矩阵的一个特征向量。

具体步骤如下：（1）初始化一个非零的初始向量x。

（2）进行迭代计算，即$x^{(k+1)}=Ax^{(k)}/，Ax^{(k)}，$。

（3）当向量x的相对误差小于一些预设的精度要求时，停止迭代，此时的x即为矩阵A的一个特征向量。

（4）将x带入特征值的定义式$\frac{Ax}{x}$，计算出特征值。

幂迭代法的优点是简单易实现，计算速度较快，缺点是只能求解特征值模最大的特征向量，而且对于存在特征值模相近的情况，容易收敛到错误的特征值上。

2. QR迭代法（QR Iteration）QR迭代法是一种较为稳定的求解矩阵特征值的数值方法。

它的基本思想是通过不断进行QR分解，使得矩阵的特征值逐渐收敛。

具体步骤如下：（1）将矩阵A进行QR分解，得到正交矩阵Q和上三角矩阵R，令$A_1=RQ$。

（2）将$A_1$再次进行QR分解，得到新的矩阵$A_2=R_1Q_1$。

（3）重复步骤（2），直到得到收敛的矩阵$A_k$，此时$A_k$的对角线上的元素即为矩阵A的特征值。

QR迭代法的优点是对于特征值模相近的情况仍然能够收敛到正确的特征值上。

缺点是每次QR分解都需要消耗大量的计算量，迭代次数较多时计算速度较慢。

3. Jacobi迭代法（Jacobi's Method）Jacobi迭代法是一种通过对称矩阵的对角线元素进行迭代操作，逐步将非对角元素变为零的求解特征值的方法。

具体步骤如下：（1）初始化一个对称矩阵A。

求矩阵特征值的方法矩阵特征值是线性代数中一个非常重要的概念，对于矩阵的特征值和特征向量的求解是解线性代数问题和应用的关键之一。

下面将从基本概念、性质、求解方法等方面全面介绍矩阵特征值的方法。

一、基本概念矩阵特征值是指对于一个n阶矩阵A，存在常数λ，使得线性方程组(A-λI)x = 0有非零解x存在。

其中，I是n阶单位矩阵。

λ称为矩阵A的特征值，而满足(A-λI)x = 0的非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。

二、性质1. 矩阵A和其转置矩阵A^T具有相同的特征值，但对应的特征向量不同。

2. 矩阵的特征值是与矩阵的倍数无关的。

3. n阶矩阵A的特征值个数不超过n个，包括相同特征值重数。

即重特征值可以有多个线性无关的特征向量。

4. 矩阵的特征向量是线性无关的。

三、求解方法1. 特征值的定义法根据特征值的定义，我们将(A-λI)x = 0进行变换，得到(A-λI)x = 0，即(A-λI)x = 0。

利用行列式的性质求解此方程，得到特征值λ的值，再带入方程组中求解特征向量。

2. 特征值的代数重数和几何重数特征值λ是使(A-λI)x = 0有非零解的λ值，λ称为矩阵的代数重数。

而对应特征值λ的解向量x称为矩阵的特征多项式的零空间，零空间的维数称为矩阵的几何重数。

通常，代数重数大于等于几何重数。

3. 矩阵的特征向量特征向量是矩阵A与特征值λ的关联，通过求解(A-λI)x = 0可以得到特征向量。

特征向量是在特征值确定的情况下，通过解方程组取出的非零向量。

4. 特征值和特征向量的计算法常用的计算特征值和特征向量的方法有幂法、反幂法、QR方法、稀疏特征问题求解方法等。

（1）幂法幂法是求解矩阵最大特征值和特征向量的一种迭代方法。

首先初始化一个非零向量b0，然后进行迭代计算，直到满足迭代终止条件。

迭代过程为：b(k+1) = A*b(k)，其中b(k)表示第k次迭代后的向量。

最后得到的向量b即为矩阵A的最大特征值对应的特征向量。

第八章 矩阵地特征值与特征向量地数值解法某些工程计算涉及到矩阵地特征值与特征向量地求解 .如果从原始矩阵出发，先求 出特征多项式，再求特征多项式地根，在理论上是无可非议地•但一般不用这种方 法,因为了这种算法往往不稳定•常用地方法是迭代法或变换法•本章介绍求解特 征值与特征向量地一些方法•§ 1乘幂法乘幕法是通过求矩阵地特征向量来求特征值地一种 迭代法，它适用于求矩阵 地按模最大地特征值 及对应地特征向量.b5E2RGbCAP 定理8 • 1设矩阵Ai x n 有n 个线性无关地特征向量 X<i=1,2,…,n ）,其对应地特征 值入 i （i =1,2,…,n> 满足 plEanqFDPw|入1|>|入2|三…三|入n |则对任何n 维非零初始向量 乙,构造Z k = AZ k-1（k=1,2.其中（Z k >j 表示向量Z<地第j 个分量. 证明：只就入i 是实数地情况证明如下 因为A 有n 个线性无关地特征向量X,<i = 1,2,用X<i = 1,2, …,n ）线性表示，即Z 0=a 1X 1 + 用A 构造向量序列｛Z k ｝其中由矩阵特征值定义知 AXm i X(i=1,2,…,n>,故Z k 二A k Z^ ：1A k X^ ： 2A k X 2nA kX n 「T ；X1 *〉2'；X2- :'n'n Xn同理有li m (ZQ j_______________ <22?=■ 1<8 • 1) Z 1 二 AZ 0,乙二 AZ= A^Z。

,川，Zk-AZ kj-A Zo(8・2>- k' nkTX ii zz2-nJ 2-7k -AZk」=人X ii =2<A1」<8.3)<8.4 ),设a 1工0,并且注意到…,n )所以任何非零向量Z o 都可 a 2茨 + …+a nX <a 1 工 0) DXDiTa9E3d将<8.3 ）与<8.4 ）所得乙及Z k-1地第j个分量相除| 入i|<| 入…,n> 得RTCrpUDGiT1|(i=1,2,定理8 • 1地证明过程实际上是给出了矩阵地按模最大特征值地计算方法:1） 先任取一非零向量Z 0, 一般可取Z o =（1,1,1> T； 2） 按<8.2 ）式计算 乙=AZ -i （k=1,2,…>;3）当K足够大时,即可求出詔;=6为了减少"1对于所选地第j个分量地依赖性，还可用各个分量比地平均值来代替，即关于对应于入1地特征向量地计算：由<8.1 ）知，当k 充分大时,Z k =入1Z k-1,又由迭代式 Z k = AZ k-1,可知AZ k-1 =入1Z k-1故 由特征值定义知 Z k-1即为入1对应地特征向量，或Z k =入1Z k-1为入1对应地特征向 量.5PCzVD7HxA这种求矩阵地按模最大特征值及其对应特征向量地方法称为 乘幕法. 应用乘幕法计算A 地按模最大特征值入1和对应特征向量时，由<8.3）易知Z k = *-n厲入+送码J y1X ii 2当|入1|>1或|入1|<1时,Z k 中不为零地分量将会随 K 地增大而无限增大，或随K 地 「 ------------ 增大而趋于零，用计算机计算就会出现“上溢”或“下溢” .为了克服这个缺点，一」无 穷 常将迭代向量 乙先规范化，然后再计算，具体做法是:jLBHrnAILg 一，一用max （Z>S 示向量Z k 地绝对值最大地分量，任取一初始向量Z o =a 1X 1+ a 汎+…+ a n X^V a 1工0）构造与<8.2 ）对应地向量序列.xHAQX74J0XAZ o由<8.3）可知Yk = maZk A kZ o max A kZ o max n:X 亠1 1 j ii =2X inM • r ii -2X i丿丿(k tmax X i<8.7J 二 AYA 2Z omax AZ0J 'max 乙max AZ oA 2Z 。

矩阵特征值问题的计算方法特征值问题：A V=λV¾直接计算：A的阶数较小,且特征值分离得较好 特征值：det(λI-A)=0,特征向量：(λI-A)V=0¾迭代法：幂法与反幂法¾变换法：雅可比方法与QR方法内容：一、 特征值的估计及其误差问题二、 幂法与反幂法三、 雅可比方法四、 QR方法一、 特征值的估计及其误差问题 （一）特征值的估计结论 1.1：n 阶矩阵()ij n n A a ×=的任何一个特征值必属于复平面上的n 个圆盘：1,||||,1,2,ni ii ij j j i D z z a a i n =≠⎧⎫⎪⎪=−≤=⎨⎬⎪⎪⎩⎭∑"（10.1） 的并集。

结论1.2：若（10.1）中的m个圆盘形成一个连通区域D，且D与其余的n-m个圆盘不相连，则D中恰有A的m个特征值。

（二）特征值的误差问题结论1.3：对于n 阶矩阵()ij n n A a ×=，若存在n 阶非奇异矩阵H ，使得11(,,)n H AH diag λλ−=Λ="， （10.2）则11min ||||||||||||||i p p p i nH H A λλ−≤≤−≤∆ （10.3）其中λ是A A +∆的一个特征值，而(1,,)i i n λ="是A 的特征值，1,2,p =∞。

结论1.4：若n 阶矩阵A 是实对称的，则1min ||||||i p i nA λλ≤≤−≤∆。

（10.4）注：（10.4）表明，当A 是实对称时，由矩阵的微小误差所引起的特征值摄动也是微小的。

但是对于非对称矩阵而言，特别是对条件数很大的矩阵，情况未必如此。

二、 幂法与反幂法（一） 幂法：求实矩阵按模最大的特征值与特征向量假设n 阶实矩阵A 具有n 个线性无关的特征向量,1,iV i n ="，则对于任意的0nX R ∈，有 01ni ii X a V ==∑，从而有01111112((/))n nk k k i i i i ii i nk k i i i i A X a A V a V a V a V λλλλ======+∑∑∑.若A 的特征值分布如下：123||||||||n λλλλ>≥≥≥"，则有01111()k kk A X a V λλ→∞⎯⎯⎯→为对应的特征向量须注意的是，若1||1λ<，则10kλ→，出现“下溢”，若1||1λ>，则1kλ→∞，出现“上溢”，为避免这些现象的发生，须对0kA X 进行规范化。

矩阵特征值求解的分值算法12组1.1矩阵计算的基本问题(1)求解线性方程组的问题•即给定一个n阶非奇异矩阵A和n维向量b，求一个n维向量X,使得Ax =b (1. 1. 1 )(2)线性最小二乘问题，即给定一个mx n阶矩阵A和m维向量b ,求一个n维向量X,使得|AX -b| =min{ | Ay -比严R n} (1.1.2 )(3)矩阵的特征问题，即给定一个n阶实(复)矩阵A,求它的部分或全部特征值以及对应的特征向量，也就是求解方程(1. 1. 3 )一对解(4 X),其中R(C), x- R n(C n),即A为矩阵A的特征值，X为矩阵Ax = ZxA的属于特征值A的特征向量。

在工程上，矩阵的特征值具有广泛的应用，如大型桥梁或建筑物的振动问题：机械和机件的振动问题；飞机机翼的颤振问题；无线电电子学及光学系统的电磁振动问题;调节系统的自振问题以及声学和超声学系统的振动问题•又如天文、地震、信息系统、经济学中的一些问题都与矩阵的特征值问题密切相关。

在科学上，计算流体力学、统计计算、量子力学、化学工程和网络排队的马尔可夫链模拟等实际问题，最后也都要归结为矩阵的特征值问题.由于特征值问题在许多科学和工程领域中具有广泛的应用，因此对矩阵的特征值问题的求解理论研究算法的开发软件的制作等是当今计算数学和科学与工程计算研究领域的重大课题，国际上这方面的研究工作十分活跃。

1.2矩阵的特征值问题研究现状及算法概述对一个nxn阶实(复)矩阵A,它的特征值问题，即求方程(1.1.3)式的非平凡解，是数值线性代数的一个中心问题•这一问题的内在非线性给计算特征值带来许多计算问题•为了求(1.1.3)式中的A ,—个简单的想法就是显式地求解特征方程det (A 一几I)二0 (121 ) 除非对于个别的特殊矩阵，由于特征方程的系数不能够用稳定的数值方法由行列式的计算来求得，既使能精确计算出特征方程的系数，在有限精度下，其特征多项式f〃)二det(A-ZJ)的根可能对多项式的系数非常敏感能•因此，这个方法只在理论上是有意义的，实际计算中对一般矩阵是不可行的数 _ . _ . 人较大，则行列式det (A -几I)的计算量将非常大；其次，根据•首先，右矩即AfbJ阳数大于四的多项式求根不存在一种通用的方法，基于上述原Galois理论对于次因，人们只能寻求其它途径•因此，如何有效地！精确地求解’矩阵特征值问题，就成为数值线性代数领域的一个中心问题.目前，求解矩阵特征值问题的方法有两大类：一类称为变换方法，另一类称为向量迭代方法•变换方法是直接对原矩阵进行处理，通过一系列相似变换，使之变换成 一个易于求解特征值的形式，如Jacobi 算法,Givens 算法,QR 算法等。

线性方程组与矩阵特征值求解的数值方法线性方程组与矩阵特征值求解是线性代数中的两个重要问题。

线性方程组解决了形如Ax=b的方程组，其中A为一个m×n的矩阵，b为一个m 维的向量，求解x使得该方程组成立。

矩阵特征值求解是求解形如Ax=λx的特征值和特征向量问题，其中A为一个n×n的矩阵，λ为特征值，x为特征向量。

这两个问题在实际应用中有广泛的应用，如计算机图形学、仿真和优化等领域。

本文将介绍线性方程组和矩阵特征值求解的数值方法。

一、线性方程组的求解方法1.1直接法直接法是指通过一系列的代数运算和变换直接求解线性方程组的解。

经典的直接法有高斯消元法、LU分解法和Cholesky分解法等。

这些方法的时间复杂度通常为O(n^3)。

直接法的优点是解的精度高，稳定性好，适用于小规模的问题。

1.2迭代法迭代法是指通过迭代计算逼近线性方程组的解。

迭代法的基本思想是将原方程组转化为递推的形式，并选择一个初始解，通过递推计算得到趋于或精确的解。

常用的迭代法有Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和SOR迭代法等。

这些方法的时间复杂度通常为O(n^2)。

迭代法的优点是适用于大规模问题，但收敛速度慢，精度较差。

二、矩阵特征值求解方法2.1幂法幂法是求解特征值最大的特征值与对应特征向量的方法。

假设有一个n×n的矩阵A，选择一个初始向量x(0)，通过迭代计算x(k)=Ax(k-1)/，Ax(k-1)，其中，·，表示向量的范数，直到收敛为止。

最后得到的x为特征向量，特征值为λ=(Ax·x)/(x·x)。

幂法的收敛速度较慢，但适用于特征值分布差异较大的情况。

2.2反幂法反幂法是求解特征值最小的特征值与对应特征向量的方法。

和幂法类似，反幂法选择一个初始向量x(0)，通过迭代计算x(k)=(A-λI)^-1x(k-1)/，(A-λI)^-1x(k-1)，其中I为单位矩阵，λ为近似的特征值，直到收敛为止。

线性代数中的矩阵特征值问题矩阵特征值是线性代数中一个重要的概念，广泛应用于科学、工程和经济等领域。

本文将介绍矩阵特征值的概念、性质以及求解方法。

一、特征值的概念与定义在线性代数中，矩阵特征值是一个复数或实数，描述了矩阵在向量空间中的变换特性。

给定一个n阶方阵A，如果存在一个非零向量v，使得Av=λv，其中λ为常数，则称λ为矩阵A的一个特征值，v为对应的特征向量。

特征值与特征向量的定义表明，矩阵A通过特征向量v的伸缩变换只发生比例的改变，即A对向量v的作用就是将其拉伸或压缩，而不改变其方向，伸缩的比例即为特征值λ。

二、特征值的性质1. 矩阵的特征值个数等于其阶数(n)。

2. 特征值的和等于矩阵的迹(trace)。

3. 特征值的积等于矩阵的行列式(det)。

4. 矩阵与其转置矩阵的特征值相等。

5. 若A是可逆矩阵，则A的特征值存在且不为零。

三、特征值的求解方法求解矩阵的特征值是矩阵理论中的一个核心问题，下面介绍两种常用的求解方法。

1. 特征值的代数法求解对于n阶矩阵A，要求解其特征值，可以通过求解特征方程来实现。

特征方程的形式为|A-λI|=0，其中λ是特征值，I为单位矩阵。

将特征方程展开求解，得到一个关于λ的n次代数方程，称为特征方程。

通过求解特征方程，可以得到所有的特征值。

然后，可以通过代入每个特征值到特征方程中，求解特征向量。

2. 特征值的几何法求解特征值与特征向量的几何解释可以帮助我们更好地理解特征值问题。

对于n阶矩阵A，特征值λ和对应的特征向量v满足方程Av=λv。

这意味着矩阵A对特征向量v的作用相当于将v拉伸或压缩到λ倍。

因此，我们可以通过观察矩阵A对特征向量v的作用，来获得特征值λ的信息。

具体来说，特征值λ的绝对值表示特征向量v的伸缩程度，而特征值的正负号有助于判断变换的方向。

特征值的几何法求解可以通过直观观察特征向量的图形变换，进而推断特征值的性质。

四、应用举例矩阵特征值在实际问题中有着广泛的应用，下面通过一个简单的例子来说明。

矩阵分析与特征值问题的求解方法矩阵分析与特征值问题是线性代数中的核心内容，广泛应用于物理学、工程学、计算机科学等领域。

本文将介绍矩阵分析的基本概念，并探讨特征值问题的求解方法。

一、矩阵分析的基本概念矩阵是由一些数按矩阵的形式排列而成的数表。

在矩阵分析中，我们常将矩阵表示为一个大写字母，如A、B等。

一个矩阵由行和列组成，行数和列数分别称为矩阵的维度。

例如，一个3×3的矩阵表示为：A = 【a11 a12 a13】【a21 a22 a23】【a31 a32 a33】特征值是矩阵分析中一个重要的概念，它描述了矩阵变换的特征。

对于一个n×n的矩阵A，如果存在一个非零向量v，使得Av=λv，其中λ是一个标量，则称λ为矩阵A的特征值，v称为特征值对应的特征向量。

二、特征值问题的求解方法特征值问题是求解矩阵特征值和特征向量的问题。

它在许多实际应用中具有重要意义。

下面将介绍两种常见的特征值问题的求解方法。

1. 特征值问题的数值解法数值解法是通过数值计算的方法求解特征值问题。

其中，最常用的是幂法（Power Method）和QR方法。

幂法是一种简单而有效的数值解法，它通过多次迭代来逼近特征值和特征向量。

QR方法则通过正交变换将矩阵转化为上三角形矩阵，从而求解特征值和特征向量。

2. 特征值问题的解析解法解析解法是通过数学分析的方法求解特征值问题。

对于一些特殊的矩阵，我们可以利用特征方程求解特征值和特征向量。

特征方程的形式为|A-λI|=0，其中I是单位矩阵，λ是特征值。

通过求解特征方程得到特征值λ，再将λ代入A-λI得到特征向量。

三、矩阵分析与特征值问题的应用举例矩阵分析与特征值问题在实际应用中具有广泛的应用价值。

以下是两个常见的应用举例。

1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析是一种常用的数据降维技术。

它通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量，找出数据中最重要的成分，从而实现数据的降维和信息提取。