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矩陣特征根特征向量的求解方法及應用的研究

2017-12-28 17:37:51時文平
考試周刊 2017年44期

時文平

摘要:本文主要介紹了求解特征根與特征向量的兩種相關方法:列行互逆變換法和QR法。通過對n階矩陣的特征根與特征向量的進一步研究,探討出了矩陣特征根與特征向量在眾多領域都有廣泛的應用。

關鍵詞:矩陣;特征根;特征向量;特征多項式

一、 矩陣特征根與特征向量的求解方法

1. 列行互逆變換法

列行互逆變換的三種變換方式:

(1) 互相交換兩列的位置cicj,同時互相交換j,i兩行(rirj);

(2) 第i列乘以不是零的數k,同時第i行乘以1k;

(3) 第i列的k倍加到第j列(cj+kci),同時第j行(-k)倍加到第i行(ri-krj)

列行互逆法求特征根特征向量的基本方法是:把矩陣A和單位矩陣E同時做初等列變換,再對A做相應的行變換,通過一系列這樣成對的變換方法,當矩陣A變換為對角矩陣時,對角線上的元素就是矩陣A的特征根,而單位矩陣E變換后的矩陣的列向量就是矩陣A的特征向量。

2. QR法求特征根與特征向量

QR算法也是一種迭代算法,這種方法的基礎是構造矩陣序列{Ak},并且對矩陣序列進行QR分解。由代數學的相關知識可以得到:

(1) 如果矩陣A是非奇異矩陣,那么矩陣A就可以分解成正交矩陣Q與上三角形矩陣R相乘,即A=QR,而且當矩陣R的對角線元素符號已經固定時,分解式也是固定的。

(2) 如果矩陣A為奇異的矩陣,那么0是A的特征根,隨便取一個數P,且P不是矩陣A的特征根,那么A-PI就是非奇異的方陣,只要我們求出A-PI的特征根,就會求出A的特征根,所以通常我們假設矩陣A為非奇異的方陣,這種假設不妨礙它討論的一般性。

設矩陣A是非奇異的方陣,令A1=A,對A1進行QR分解,就是把A1分解成為正交矩陣Q1與上三角形矩陣R1的乘積A1=Q1R1,令矩陣A2=R1Q1=QT1A1Q1,繼續再對A2進行QR分解A2=Q2R2,并且定義A3=R2Q2=QT2A2Q2,一般來說,遞推公式為:A1=A=Q1R1,Ak-1=RkQk=QTkAkQk,k=1,2,…

QR算法就是通過利用矩陣的QR分解,依據上述的遞推公式來構造序列{Ak},只要矩陣A是非奇異的方陣,那么由QR算法就可以完全得到{Ak}。

二、 矩陣特征根與特征向量的應用

1. 特征根與特征向量在n階矩陣的高次冪的求解中的應用

當n階矩陣A可以對角化時,即矩陣A可與對角陣相似時,可以應用矩陣的特征根與特征向量計算它的高次冪Ak(k∈N),而且相對來說比較簡單,當n階矩陣A符合以下四個條件之一時,那么矩陣A就可以對角化,即A=PDP-1

(1) n階矩陣A有n個線性無關的特征向量。

(2) n階矩陣A有n個互不相等的特征根。

(3) n階矩陣A的每一個特征根的幾何重數都和它的代數重數相等。

A為對稱矩陣,對于A=PDP-1,P=(ξ1,ξ2,……ξn),D=diag(λ1,λ2.....λn)

其中λ1,λ2,……λn是矩陣A的n個互不相等的特征根,ξi是矩陣A中特征根λi的特征向量(i=1,2,……,n)。

2. 生產系統的設計問題

矩陣的特征根特征向量在二次曲面問題上的應用十分的廣泛,比如說,我們可以用長期攝動方法來解決天體力學的問題,其中求近日點或軌道面升交點的運動平均角速度,解長期方程也可以歸納為矩陣特征根的問題,后來我們不斷地發現很多領域對矩陣特征根和特征向量的需要,特別是社會科學領域對矩陣的特征根和特征向量的需要,它不斷地為矩陣特征根特征向量問題的研究注入新的動力,下面我們舉出一個在科學管理應用中的例子:生產系統的設計問題。

要設計一個系統,這個系統是由n個完成工作的單位元組成的,并且其中的每個單元都有m種不同的操作,我們現在設第j個單元進行的第i個操作數量記為mji,操作所用的時間記為tji,單位時間所需費用為cji,由此我們可以得到單位操作所用費用為:eji=cjitjimji,此時我們稱矩陣E=ejim×n是系統的效率矩陣。我們另設第j個單元的費用為Pj(j=1,2,……m),且系統進行第i個操作的數量為vi(i=1,2,……,n),則系統完成工作所需要的費用為P=Ev,我們稱P和v分別是這個系統的費用向量與容量向量,現在我們的問題主要在于怎樣確定任務的數量比例,也就是說怎樣確定v的各個分量,從而使系統所需要的費用最大或者最小,因此我們考慮v的R商:R(v)=(Ev)T(Ev)vTv=vT(ETE)vvTv

所以我們可以知道它的對稱矩陣ETE的特征根就是它的最大值或最小值,而特征根λ所對應的特征向量是v。

三、 結論

通過掌握矩陣特征根以及特征向量的兩種求解方法,矩陣的特征根和特征向量理論的應用是十分廣泛的,可以應用到代數學求解復雜數學問題的領域中,也可以應用到經濟等生活問題中,因此我們要把矩陣的相關知識運用到數學的各個方面。

參考文獻:

[1]王萼芳.高等代數教程(上)[M].清華大學出版社,2009.

[2]楊延峻.矩陣特征值與特征向量的同步求解法[J].甘肅聯合大學學報(自然科學版),2006,3:2-3.

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