幂法及反幂法
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随机产生一对称矩阵,对不同的原点位移和初值(至少取3个)分别使用幂法求计算矩阵的主特征值及主特征向量,用反幂法求计算矩阵的按模最小特征值及特征向量。 要求
1)比较不同的原点位移和初值说明收敛性 2)给出迭代结果,生成DOC 文件。 3)程序清单,生成M 文件。
解答:
>> A=rand(5) %随机产生5*5矩阵 求随机矩阵 A =
0.7094 0.1626 0.5853 0.6991 0.1493 0.7547 0.1190 0.2238 0.8909 0.2575 0.2760 0.4984 0.7513 0.9593 0.8407 0.6797 0.9597 0.2551 0.5472 0.2543 0.6551 0.3404 0.5060 0.1386 0.8143 >> B=A+A' %A 矩阵和A 的转置相加,得到随机对称矩阵B B =
1.4187 0.9173 0.8613 1.3788 0.8044 0.9173 0.2380 0.7222 1.8506 0.5979 0.8613 0.7222 1.5025 1.2144 1.3467 1.3788 1.8506 1.2144 1.0944 0.3929 0.8044 0.5979 1.3467 0.3929 1.6286
B=⎥⎥⎥
⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢
⎢⎢
⎢⎣⎡6286.13929.03467.15979.08044.03929.00944.12144.18506.13788.13467.12144.15025.17222.08613.05979.08506.17222.02380.09173.08044.03788.18613.09173.04187.1
编写幂法、反幂法程序:
function [m,u,index,k]=pow(A,u,ep,it_max)
% 求矩阵最大特征值的幂法,其中
% A为矩阵;
% ep为精度要求,缺省为1e-5;
% it_max为最大迭代次数,缺省为100;
% m为绝对值最大的特征值;
% u为对应最大特征值的特征向量;
% index,当index=1时,迭代成功,当index=0时,迭代失败if nargin<4
it_max=100;
end
if nargin<3
ep=1e-5;
end
n=length(A);
index=0;
k=0;
m1=0;
m0=0.01;
% 修改移位参数,原点移位法加速收敛,为0时,即为幂法
I=eye(n)
T=A-m0*I
while k<=it_max
v=T*u;
[vmax,i]=max(abs(v));
m=v(i);
u=v/m;
if abs(m-m1) index=1; break; end m=m+m0; m1=m; k=k+1; end function[m,u,index,k]=pow_inv(A,u,ep,it_max) % 求矩阵最大特征值的反幂法,其中 % A为矩阵; % ep为精度要求,缺省为1e-5; % it_max为最大迭代次数,缺省为100; % m为绝对值最大的特征值; % u为对应最大特征值的特征向量; % index,当index=1时,迭代成功,当index=0时,迭代失败if nargin<4 it_max=100; end if nargin<3 ep=1e-5; end n=length(A); index=0; k=0; m1=0; m0=0; % 修改移位参数,原点移位法加速收敛,为0时,即为反幂法I=eye(n); T=A-m0*I; invT=inv(T); while k<=it_max v=invT*u; [vmax,i]=max(abs(v)); m=v(i); u=v/m; if abs(m-m1) index=1; break; end m1=m; k=k+1; end m=1/m; m=m+m0; 修改输入的m0的值,所得结果: ⎢⎣15 ⎦