Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги / Практические занятия по высшей математике. Численное решение алгебраических и трансцендентных уравнений, матричное исчисление, векторный анализ и интегрирование линейных дифференци

.pdf
Скачиваний:
11
Добавлен:
12.11.2023
Размер:
15.42 Mб
Скачать

С о д е р ж а н и е . Характеристическое уравнение матрицы. След матрицы. Характеристические числа и собственные векторы матрицы. Нормирование век­ тора. Скалярное произведение двух векторов. Ортогональные векторы. Орто­ гональные матрицы. Преобразование характеристического уравнения методом

Леверье.

 

 

 

 

 

 

 

 

СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ

 

 

 

 

 

 

 

 

Характеристическое

уравнение. Пусть

матрица

 

 

 

0

ц

0 1 2

013

* *’

О ,л

 

 

 

а

21

0 2 2 0 2 3

“ "■<*гп'

 

 

 

031

0 3 2

033

а 3п

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(8,0

а вектор-столбец

 

_ 0/?1

0/]2

0/13 * *"0/1/1*

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х,

 

 

 

 

 

 

 

 

Хг

 

 

 

 

 

 

 

 

х3

 

 

 

 

 

 

 

X =

 

 

 

(8.2)

 

 

 

 

 

хл__

 

 

 

Умножим матрицу

А на вектор х. Произведение будет векто­

ром-столбцом, элементы которого

обозначим через (/< ((' = )• 2 ,

3,

. . . , п). Если

окажется,

что элементы уц этого вектора-столбца

пропорциональны

соответствующим

элементам вектора-столбца х

с коэффициентом

пропорциональности X, т. е. если

 

 

У1 = Ьх1

 

(* =

1 ,

2

. . .

, п),

то

вектор-столбец х называется собственным вектором матрицы А,

а

коэффициент пропорциональности

X характеристическим числом

матрицы А, или ее собственным

значением.

1*1

Таким образом, вектор х называется собственным вектором матрицы А, а число X— ее характеристическим числом, или ее собственным значением, если выполняется равенство

 

 

 

 

Ах =

X*.

 

 

 

(8,3)

Перепишем

это

уравнение в виде

 

 

 

 

или

 

 

 

Ах Кх = О

 

 

 

 

 

 

(А — 1Е)х =

0,

 

 

(8,4)

 

 

 

 

 

 

где Е — единичная

матрица,

порядок

которой

равен порядку мат­

рицы А,

а О— нулевой

вектор-столбец,

т. е.

столбец, все элемен­

ты которого

равны нулю.

Без множителя

Е

при X уравнение

(8,4) не имело бы смысла.

 

х Ф 0,

 

 

 

При

условии,

что

вектор

равенство

(8,4) возможно

только тогда,

когда определитель его левой части равен нулю, т. е.

 

 

 

 

— ХЕ| =

0.

 

 

(8,5)

Уравнение (8,5) называется характеристическим уравнением

матрицы

А, а его левая часть А — ХЁ— характеристическим много­

членом. Получим уравнение (8,5) в развернутом виде. Произведение

 

 

“ 1 0 0 0 . . .

“ X 0 0 0 . . . 0

 

 

 

 

0 1 0 0 . . .

0

0 X 0 0 . . . 0

 

 

ХЕ= X•

0

0

1

0

. . .

0

0

0

X 0 . . . 0

 

 

 

 

 

' Ч•

 

 

1

_0 0 0 0 . . . х_

 

 

 

_0 0 0 0 . . .

 

Поэтому уравнение (8,5) на основании правила вычитания мат­

риц с

учетом

равенства

(8 , 1 ) в

развернутом

виде запишется так:

 

« п

X

«12

 

«13

. . .

«1/1

 

 

 

«21

 

#22---

X

«23

• •

«2л

= 0

(8,6)

 

«81

 

«32

 

«зз —

^ • • •

«ал

 

 

 

- а т

 

 

«л2

 

° п з

• • •

а п п

 

 

Уравнение (8,6) и есть характеристическое уравнение (8,5).

Оно называется также

вековым

уравнением

и очень часто

встре­

чается

в теории

колебаний,

теоретической и

строительной

меха­

нике, в аэродинамике, в небесной механике и играет большую роль в алгебре матриц. Вековым это уравнение называется пото­ му, что к нему приводит в небесной механике задача исследова­ ния вековых возмущений планет.

Характеристические числа или собственные значения матрицы. Если раскрыть определитель в левой части уравнения (8 ,6), то полу-

чится уравнение относительно X, степень которого равна порядку матрицы А (в данном случае степень этого многочлена равна л). Характеристическое уравнение (8,6) запишется так:

( - 1 П п + ( - О" " 1 А , Х " ~ 1 + (— 1) " ~ М ,Х * - 2 +

1 >

+ (— 1)" ~ 8ЛзХл ~ * + • • • + (— 1)Л„ _

= 0,

где

 

 

Ах — сумма всех диагональных миноров 1-го порядка;

 

Аг— сумма всех диагональных миноров 2-го порядка;

 

Аа— сумма всех диагональных миноров л-го

порядка.

 

Неизвестная величина X, определяемая из этого уравнения, имеет л значений

Хдр Хд, Хд, . . . , Хд,

среди которых могут быть равные.

Таким образом, квадратная матрица А порядка л имеет л характеристических .чисел.

Собственный вектор. Каждому характеристическому числу X,

(»= 1,

2, 3, . . . ,

л)

характеристического

(векового) уравнения

(8,7)

соответствует

на

основании уравнения

(8,3) собственный век­

тор.

Собственным вектором матрицы А, принадлежащим собствен­ ному значению X,, называется ненулевой вектор, для которого

столбец х, составленный из его

элементов, удовлетворяет матрич­

ному уравнению (8,3)

 

 

 

 

Ах = Х,х.

 

Будем

собственный вектор,

соответствующий

корню X, харак­

теристического уравнения, обозначать через Ь,, а

его элементы —

через &|/,

&21*

• • • * ^п{*

 

 

 

 

ии

 

 

 

 

Ьг,

 

 

 

 

Ь , =

— 1» 2, • • • > п)

 

7 И. А. Каплан

193

Для определения координат собственного вектора, соответству­ ющего характеристическому числу Х„ перепишем уравнение (8,4) в развернутом виде.

Д |1 -- ^

01 2

01 3

 

 

• • •

0 1 л

~Ьи~

"

0 -

в 21

0 2 2

023

0 2 л

 

ьи

 

0

031

0 3 2

0 з з ^

0 з л

 

Ь 31

=

0

 

 

 

 

 

 

 

_ « Л1

0 * 2

« 3л

 

* а пп

 

.

 

 

 

 

_Ь«1_

_

0 _

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнив умножение матриц в левой части этого уравнения, учитывая условие равенства двух матриц, получим систему одно­ родных уравнений для определения координат Ьи, Ьи, ЬЙ1 . . . , Ьщ собственного вектора Ь,

 

(а„ — Ху)6и + О12&2/ + амьзI +

*** + а\/Рп1 —Ф

 

 

 

 

 

 

ацЬц +

(Озг— Х() Ьи +

а2ЛЬ31+

• • • +

ВгпЬп1■= 0;

 

 

 

 

Я зА / +

а з*Ь*1 +

(°зз — Х,)Ь3< +

• • • +

аа„Ьп1 =

0;

(8,8)

 

 

 

а п ] Р и

+

а п 2^21 +

а п3^31

+

• • •

+

( а п п

 

 

 

0 .

 

 

 

 

 

 

(»' =

1,

2, 3 , ------- п)

 

 

 

 

 

 

 

Определитель системы

равен нулю, так

как

из этого условия

были определены собственные значения X, матрицы Л (следовательно,

эти уравнения не

являются независимыми). На

примерах будет

показано,

как

определяются

неизвестные

Ь,< (<,

а »

1,

2,

. . . ,

я).

Таким

образом,

будут

определены все элементы

собственного

вектора Ь,.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Следует иметь в виду, что собственный

вектор

можно опреде­

лить с точностью до постоянного множителя.

 

 

 

 

 

 

 

Подставляя в (8,8) поочередно Х„ Х2, . . . ,

Хя,

получим я

соб­

ственных

векторов.

вектор.

Вектор

называется

нормированным,

Нормированный

если

сумма

квадратов

его

элементов

(компонент,

координат)

равна

1.

Так,

если

вектор

_

_

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

то он будет нормированным при выполнении условия

щ -Ь о* -)- • • • -|- Уп 1*

Чтобы нормировать вектор, надо все его элементы умножить на число

V V * + О* + * * * + О*

П р и м е р . Нормировать вектор '

* 10

V15 .

6

Находим, что

N = _______ ________ 1 1

/1 0 » + 15* + (—б)5

и поэтому нормированный вектор

10 I

15

та • 6

Действительно,

= 1.

Скалярное произведение двух векторов. Скалярным произве­ дением двух векторов называется сумма произведений соответ­ ствующих элементов. Так, если

 

 

 

 

Щ

У =

1>3 ;

V -

щ

 

-*>п-

 

-О'п-

то их скалярное произведение

 

 

УУ =

+

У#0г +

V3Щ +

• - - + ОлШп.

Взаимно-ортогональные

векторы. Два

вектора называются вза­

имно-ортогональными, если их скалярное произведение равно нулю. Ортогональные матрицы. Матрица называется ортогональной,

если ее столбцы попарно ортогональны.

 

Ортонормированные

матрицы. Матрица

называется ортонорми-

рованной, если

каждый

ее столбец есть

нормированный вектор,

а все столбцы

попарно

ортогональны.

 

Легко

проверить, что, например,

матрица

 

-1

1

1 “

 

7

2

2

 

1

0

1

 

7

2

 

 

 

1

I

1

является

~

2

 

ортогональной.

 

 

Раскрытие определителя в формуле (8,6). Раскрытие опреде­ лителя в левой части векового уравнения (8,6) представляет собой очень громоздкую задачу, причем вычислительная работа стано­ виться особенно трудоемкой при больших значениях п.

Вопросу о раскрытии этого определителя, т. е. преобразовании его в многочлен, и тем самым преобразовании (8,6) в алгебраи­ ческое уравнение, посвящено большое число работ. Существует много методов этого преобразования, среди которых наиболее распространенными и эффективными являются: метод А. К. Кры­ лова, метод Данилевского, метод Микеладзе, метод Леверье, метод, основанный на решении системы п линейных алгебраических урав­ нений. Каждый из этих методов имеет как свои преимущества, так и недостатки. Мы выполним на этом практическом занятии упражнения по определению собственных значений матрицы и ее собственных векторов методом Леверье, а на следующем практическом заня­

тии— методом академика

А.

Н. Крылова. Заметим, что метод

Леверье в последнее время

нашел большое применение в связи

с использованием счетных

машин, для которых определение сте­

пеней матрицы (на чем основан этот метод) является очень прос­ той задачей.

Метод Леверье. Следом матрицы называется сумма ее диаго­ нальных элементов. След матрицы А обозначается символом ЗрА. Для матрицы А в (8,1)

Л

8рА = ^ а,л

Чтобы упростить последующие формулы, введем такие обозна­ чения для следа степеней матрицы А:

след матрицы А : ЗрА 5^ след матрицы А2: ЗрА2 = 5 2; след матрицы А3: ЗрА3 = 5,.

Вообще след 8рАк к-ой степени матрицы А будем обозначать

через 5*

8рАк = 5*.

Коэффициенты А1 (/ = 1, 2, . . . . л) уравнения (8,7)

( _ 1ухл+ (— 1)л“ 'Хл-> . А1+ (— 1)л- М 2Хл“ а + + ( - 1)Л-3А,ХЛ_3 + • • • + ( - ! ) АЛ_,Х - М „ = О

определяются по таким рекурентным формулам:

Л„ =

1.

 

 

^ 1 ш Л

' 5^

 

А =

| И

15 , - Л 05 2);

(8,9)

Ла =

-у (Л251 Л25 2

Лп5а):

л« =

(^з$1 — Л2^2 ■+■^1^3 — Л05«);

Ап = ^ ( - \ ) к+'Ап^к8к.

*-1

Коэффициент Ах есть сумма диагональных элементов матрицы Л, т. е. след матрицы Л. С другой стороны, на основании теоремы Вьета сумма корней характеристического уравнения равна Л|.

Таким образом, сумма корней характеристического уравнения матрицы равна ее следу.

Коэффициент Ап в уравнении (8,7) численно равен определи* телю |Л | матрицы, а потому последняя из формул (8,9) позволяет найти величину определителя матрицы Л.

Применение этого аппарата формул связано с определением степеней матрицы Л. Решим ряд задач на применение метода Леверье.

Задача 8,1. Определить собственные значения и собственные

векторы матрицы

'5

1

4’

 

 

 

 

 

 

 

 

Л =

3

3

2 .

 

 

 

 

 

6

2

10

 

 

Р е ш е н и е .

Характеристическое уравнение (8,6) имеет

вид

 

 

|Л — Х Е |= 0 ,

 

 

т. е.

5

—X

1

 

4

 

 

 

 

 

 

 

3

3—X

 

2

= 0.

 

 

6

2

 

10—X

 

 

После раскрытия определителя в левой части этого уравнения

получится

 

 

 

 

 

 

 

( -

1)®Х3 +

(— 1)2Л,Х= +

( - 1 ) Л2Х+ Л, = 0;

(8, 10)

 

X8 — ЛхХ* +

Л2Х— А3 = 0,

 

а коэффициенты

Аи

Аг и А„ определятся по формулам (8,9).

Находим степени матрицы А и следы полученных

матриц:

 

А =

6

2

10

5 , =

5 +

3 +

10 =

18;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'5

 

1

 

4’

1

41

Г52

16

62ПI

 

А2 = 3 3

 

2 . 3 3

 

2 = 36 16

38 ;

 

.6

 

2

 

 

.6

2

Ю.1

1.96

32

128]

 

 

 

 

5 2 =

52 -Ь 16

+

128 =

 

196;

 

 

 

 

52

 

16

 

62

 

1

4

 

680

1

 

А3= А2А =

36

 

16

 

38

 

3

21 =

[

 

160

;

 

96

 

32

 

128

 

2

10

 

 

 

1728]

 

 

 

5 , =

680 +

160

+

1728 =

2568.

 

 

Очевидно, что в наивысшей из вычисляемых степеней матрицы А следует определить только диагональные элементы, ибо она больше в умножении не участвует, а нас интересует только ее след, т. е. сумма диагональных элементов.

Применяем формулы (8,9):

А0= 1;

Аг = 18;

Аг =

ЛА) =

у

( 18 •

1 • 196) =

64;

А3= -д-(ЛА — Л А + Л А ) =

-д-(64 • 18— 18.196 + 2568) = 64

(проверьте, что определитель матрицы А равен

А3= 64). Подстав­

ляем эти значения в уравнение (8,10):

 

 

 

 

X®— 18Х‘ +

64Х— 64 = 0.

 

 

Очевидным корнем этого уравнения является X! =

2. Разделив левую

часть уравнения на X— 2 по схеме Горнера, получаем

 

 

1

— 18

 

64

—64

 

 

 

2

2

—32

64

 

 

 

I

 

32

0

 

 

 

 

 

 

 

 

Подчеркнутые

числа — коэффициенты того квадратного

уравнения,

из которого найдем остальные два корня

 

 

 

X®— 16Х +

32 =

0;

 

 

 

 

X= 8 ±

|/3 2 ;

 

 

 

 

Х2 = 4 (2 + Уй)\

Х3 = 4(2 - У %

 

Итак, Х2 = 2;

Х2 = 4(2 +

V 2);

X, = 4(2 — У 2).

 

 

Проверьте, равно ли произведение корней характеристического уравнения определителю матрицы А.

Теперь приступим к определению собственных векторов. Си­ стему (8,8) для нашей задачи, учитывая, что

 

0ц в

5;

й\г ** 1*

д1з *

4;

 

 

 

я2| в

3;

а2г =

3;

д2з =

2;

 

 

 

П3 1 55 в* п22 ** 2,

д33 == 10,

 

перепишем так:

(5 — X,) Ьи +

1 • Ь21+ 4Ь91=

0;

 

 

 

 

36ц +

(3 — X,) 62, + 263. =

0;

(8,11)

 

66ц 4“ 262/ +

(10

 

Х^)6ц =

 

 

Определение

первого

 

собственного

вектора (/ *

1). Для

X! * 2 получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

36ц + 621 +

4631 =

0;

 

 

 

36ц Ч- 62| +

2631 =

0;

 

 

 

66ц

2621 -|- 863, — 0.

 

 

Определитель

згой системы,

конечно,

равен нулю

(почему?).

Третье уравнение является следствием первого: если первое урав­ нение умножить на два, то получится третье. Отбросим третье уравнение и решим систему двух линейных однородных уравнений с тремя неизвестными:

36ц + 621 + 463| = 0; 36ц + 621 -|- 2631 * 0.

Напомним решение таких систем. Если имеется система уравне­ ний вида

011*1 "Ъ #12*2 + 013*8 ® 0*

ТО

а 12

Х 1

а 22

021*1 + Д22*2 + 023*3

аи дп | а.

у _ 0ц а п \ь

а28 0211 *

9 021 0221

Здесь к имеет произвольное значение, а определители полу­ чаются из матрицы коэффициентов

[0Ц 012 073

1.021 022 023.

вычеркиванием из нее столбца коэффициентов при определяемом неизвестном.

В нашем случае матрица коэффициентов имеет вид

[3 1 41.

 

 

 

 

 

|3

1

2 ]’

 

 

 

 

 

.

.11

4 .

,

14

31. .

~

13

I

кг.

 

 

— {!

2 Л;

= 1 2

3 1 я<‘

13

1

 

 

6|] •

2&

^21 ** 6^1 ^2! =

 

 

 

 

Первый собственный

вектор

—2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ьг = к

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О

 

 

 

 

 

 

Определение второго собственного вектора (* = 2).

Подставляя в

систему (8,11) второе собственное значение матрицы X, = 4 (2 4- У 2),

получаем систему уравнений

 

 

 

 

 

 

 

(5

84 ^ 2)612 +

Ь2г

 

— 4 У2) 6 2 2

+ 46,,

 

 

 

™ О*

 

 

36„

(3 — 8

4~

 

 

 

** 05

или

6612 4- 26„

 

 

 

 

+ (ю — 8 — 4

1/2) 6, 2 = 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(— 3 —* 4 ]/"2) 6

4“ 6 , 2

 

4“ ^32

 

** 0;

 

 

 

 

 

•)- (—5 — 4 1 /2) 622

 

2^2

 

*» 0;

 

 

 

6 ^ | 2

4" 2Ьц

 

 

4- (2

4 К 2 ) 6 „ = 0.

 

Определитель этой системы также равен нулю. Отбросим третье

уравнение и решим систему уравнений

 

 

 

 

 

 

(— 3 — 4 1 /2 ) 6 „ 4" ^ 2 2

4- 4^32=

0 ;

 

 

 

 

3612 4- (— 5 —

4 1 /2 ) 6 , 2

4- 26,2 =

0 .

 

 

 

Матрица

коэффициентов записывается так:

 

 

 

 

 

Г -3 —41/2

1

 

4

 

 

 

 

 

[

 

3

 

- 5 - 4 ] / 2

2

 

 

 

а

неизвестные равны

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[/12

I

1

 

4

 

62

4

- 3 —4 К 2 к;

 

 

1—5—41/2

2

 

 

2

 

3

 

 

 

 

у32

- 3 - 4 1 / 2

 

1

 

А,

 

 

 

 

 

 

 

—5—41/2

 

 

т.

е.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6,2 = (22 4- 161/2)*;

622 =

(18 4 - 8 1 /2 )6;

632 =

(4 4 4 -3 2 ^ 2 )6 .

Соседние файлы в папке книги