稠密矩阵特征值和特征向量的计算

本文介绍了如何将稠密矩阵转换为Hessenberg矩阵,并利用QR方法求解其特征值。此外,还探讨了逆迭代算法计算特征向量,包括HouseHolder变换、Givens变换和Lanczos方法,特别是针对大型稀疏矩阵的Lanczos方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

稠密矩阵特征值和特征向量的计算

稠密矩阵特征值计算一般分为两个步骤:
  1. 将矩阵A转化为Hessenberg矩阵H,A = Q'HQ,对于稠密矩阵,他的Hessenberg阵是三对角阵。
  2. 对Hessenberg阵H运用QR方法,求出H的特征值,H的特征值就是A的特征值。
  3. 用逆迭代的算法,对于一个给定的特征值,计算它对应的特征向量。

1.将矩阵A转化为Hessenberg矩阵H
这一步是整个算法最耗时的部分,一般来说有3种算法可以将A转化为Hessenberg矩阵。
  1. HouseHolder变换
  2. Givens变换
  3. Lanczos方法,这一方法主要针对大型稀疏矩阵
2.对Hessenberg阵H运用QR方法,求出H的特征值
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值