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第三节 求矩阵全部特征值的QR方法一、求矩阵全部特征值的QR方法 二、化一般矩阵为上Hessenberg阵 三、上Hessenberg阵的QR分解 1、平面旋转阵(Givens变换阵) 2、用 Givens变换对上Hessenberg阵作QR分解 四、原点平移加速的QR方法 * 数值分析 数值分析 * 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与特征向量的最有效方法。 理论依据:任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积,而且当R的对角元符号取定时,分解是唯一的。 可证,在一定条件下,基本QR方法产生的矩阵序列{Ak} “基本”收敛于一个上三角阵(或分块上三角阵)。即主对角线(或主对角线子块)及其以下元素均收敛,主对角线(或主对角线子块)以上元素可以不收敛。特别的,如果A是实对称阵,则{Ak } “基本”收敛于对角矩阵。 QR方法的实际计算步骤 用Household方法对矩阵A作正交相似变换, 使A相似与上Hessenberg阵,算法如下: 对上Hessenberg阵只需要将其次对角线上的元素约化为零,用Given变换比用Householder变换更节省计算量。为此先介绍Given变换。
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