2022年隐式QR法求实矩阵的全部特征值matlab实现 .pdf
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1、隐式Q R法求实矩阵的全部特征值m a tla b实现要求:用 matlab 编写通用子程序,利用隐式QR法求实矩阵的全部特征值和特征向量。思想:隐式 QR法实质上就是将一个矩阵 Schur 化,之后求解特征值就比较方便。而隐式 QR法还需要用到 household 变换,以及上 hessenberg 变换。最后使用 QR迭代,达到Schur 化的结果。步骤:1. 可约性判定, 也就是判断次对角线元素是否非零,如果次对角线元素非零, 则不可约。2.Schur 化,也就是通过QR迭代,将矩阵 H变化成为某些次对角线元素变成0,同时还要满足,这些元素之间间隔最大为1,那么,所得到的最重的矩阵H就是
2、一个 Schur 形矩阵。3. 假如两个等于0 的次对角线元素间隔为0,那么该元素的上面一个元素,也就是H的对角线上的元素,即为其中一个特征值;假如两个等于0 的次对角线元素间隔为1,那么在这两个元素之间就形成了一个2*2 的矩阵,可以求解一个一元二次方程来得到两个共轭的特征值。实验代码:详见附录2 实验结果:(代码相见附录2)(i )设矩阵 A如下:求 x=0.9, 1.0, 1.1时的特征值和特征向量。X=0.9:r 是特征值, V是特征向量矩阵。X=1:r 是特征值, V是特征向量矩阵。X=1.1:r 是特征值, V是特征向量矩阵。(ii )求01341xx的所有根。附录 2 隐式 QR
3、迭代:主程序:function r,V=SchurQR(A)% 向量r 用来储存特征值%Hessenberg分解:m,m=size(A);for k=1:m-2 v,b=house(A(k+1:m,k); H1= eye(m-k)-b*v*v; H2=eye(m);for i=k+1:m名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 6 页 - - - - - - - - - for j=k+1:m H2(i,j)=H1(i-k,j-k);endendif k=1; H=
4、H2;else H=H*H2;end A(k+1:m,k:m)=H1*A(k+1:m,k:m); A(1:m,k+1:m)= A(1:m,k+1:m)*H1;endu=10e-5;for i=2:m;if abs( A(i,i-1)=(abs(A(i,i)+ abs(A(i-1,i-1)*u; A(i,i-1)=0;endend%QR 迭代:H22=A;x=Ifreducible(H22);while x=1 H22=Francis(H22); x=Ifreducible(H22);endr,V=EigValue(H22);子程序 1:function r,V=EigValue(A)% 计算A
5、的特征值,特征向量n,n=size(A);r=zeros(1,n);y=zeros(1,n-1);%y用来储存次对角线元素for i=1:n-1 y(i)=A(i+1,i);endm=0;for i=1:n-1if abs(y(i)-0)1e-5 m=m+1;endendif m=0 x=1;名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 6 页 - - - - - - - - - elsez=zeros(1,m);%z用来储存值为 0的y向量的角标。j=1;i=1;wh
6、ile(in)if abs(y(i)-0)1e-5 z(j)=i; j=j+1;end i=i+1;endendif z(1)=2% 次对角线第一个等于 0的元素的位置不同,需要 2分类讨论 p=1,A(1,1)+A(2,2),A(1,1)*A(2,2)-A(1,2)*A(2,1) r(1:2)=roots(p);% 求2*2 矩阵的特征值 j=1;while jmif z(j+1)-z(j)=1 r(z(j+1)=A(z(j+1),z(j+1);endif (z(j+1)-z(j)=2)p=1,-(A(z(j+1)-1,z(j+1)-1)+A(z(j+1),z(j+1),A(z(j+1)-1
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