איטרציות יעקובי למציאת ערכים עצמיים

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
קפיצה לניווט קפיצה לחיפוש

באנליזה נומרית, איטרציות יעקובי למציאת ערכים עצמיים, היא שיטה איטרטיבית הנותנת, בדיוק המבוקש, את הערכים העצמיים והוקטורים העצמיים של המטריצה , כאשר הרמיטית (או סימטרית). השיטה קרויה על שם המתמטיקאי יעקב יעקבי. הרעיון של השיטה הוא להצמיד בכל איטרציה את המטריצה במטריצה אוניטרית כך שסכום רבועי האיברים שמחוץ לאלכסון יקטן, ובכך ללכסן את המטריצה.

רקע וסימונים[עריכת קוד מקור | עריכה]

תהי מטריצה הרמיטית:

נסמן את המטריצה  :

(1)

זאת אומרת, מטריצת היחידה ששורה ועמודה ו הוחלפו במטריצת סיבוב בזווית (מטריצה כזו ידועה גם בשם סיבובי גיבנס (אנ') או סיבובי יעקובי (אנ') )

כאשר:

ו -

או -

.


אז ההצמדה של ב- מקיימת:

  • המטריצה הרמיטית.
  • הערכים העצמיים והווקטורים העצמיים של ושל זהים.
  • האיברים ה- וה- של הם 0.

האלגוריתם[עריכת קוד מקור | עריכה]

    
    
    מטריצת היחידה בגודל n.
   כל עוד סכום רבועי האיברים מחוץ לאלכסון גדול מהשגיאה המותרת בצע:
             האינדקס של האיבר המקסימלי ב .
          יהיה  כמו ב (1)
          נסמן  
          
    היא מטריצה אלכסונית (עד כדי השגיאה המותרת) ו- מטריצה אוניטרית, כל ש-

הוכחת התכנסות[עריכת קוד מקור | עריכה]

נוכיח למקרה הממשי, אך הוכחה למקרה המרוכב זהה.

בשביל להוכיח התכנסות, מספיק להראות שהערך של הפונקציה: קטן בכל איטרציה. נשים לב שמכך שנורמת פרובניוס (אנ') (שאותה נסמן ב) נשמרת כשמצמידים במטריצה אורתוגונלית נובע ש-

נחסום את :

הראינו שבכל איטרציה, הפונקציה קטנה במספר חיובי, ולכן האיטרציות מתכנסות.

אלגוריתמים נוספים למציאת ערכים עצמיים[עריכת קוד מקור | עריכה]