ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 6 13 октября 2009 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 5 6 октября 2009 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.
Advertisements

ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 3 22 сентября 2009 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.
ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 4 29 сентября 2009 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.
§10. Евклидовы линейные пространства ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Пусть E – линейное пространство над. Отображение f:(x,y), которое каждой паре элементов x,y E ставит.
Линейная алгебра и аналитическая геометрия Лектор Ефремова О.Н г. Тема: Простейшие задачи векторной алгебры. Скалярное произведение векторов.
Квантовая теория Семестр I Журавлев В.М.. Лекция IV Свойства операторов и принцип неопределенности Гейзенберга.
ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 8 27 октября 2009 Методы решения нелинейных систем уравнений Задача интерполяции (гладкого восполнения функций)
Учебный курс Основы вычислительной математики Лекция 1 доктор физико-математических наук, профессор Лобанов Алексей Иванович.
Матрица Гильберта при размерности n много большей 1 метод Гаусса не эффективен.
Элементы векторной алгебры Кафедра высшей математики ТПУ Лектор: доцент Тарбокова Татьяна В асильевна.
ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 2 15 сентября 2009 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.
Линейные уравнения 2-го порядка с постоянными коэффициентами Лекция 6.
Полный дифференциал функции нескольких переменных Лекция 2.
ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 9 3 ноября 2009 Задача интерполяции (гладкого восполнения функций)
1 Тема: Предел функции. Свойства пределов 1. Предел функции Пусть f(x) – функция, определенная на множестве Х; А и а –числа. Опр. Число А называется пределом.
УМФ МОДУЛЬ 5 УЭ-5 Задача Гильберта для уравнений Коши-Римана в круге.
ЭЛЕМЕНТЫ ВЕКТОРНОЙ АЛГЕБРЫ Лекция 3. План лекции: Понятие вектора. Действия над векторами. Линейно зависимые и линейно независимые векторы. Размерность.
Векторная алгебра Основные понятия. Математическая величина Скалярная величина (характеризуется численным значением) Векторная величина (Характеризуется.
§2. Операторы в пространстве состояний Оператор в векторном прос-ве – правило преобразования векторов. Операторы действуют на кет-вектора слева, а на бра-векторы.
Векторы Линейная комбинация векторов. Пусть даны векторы: Любой вектор вида называется линейной комбинацией данных векторов. Числа -коэффициенты линейной.
Транксрипт:

ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 6 13 октября 2009 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

2. Вычислительная линейная алгебра Идея метода сопряженных градиентов А-ортогональные (А-сопряженные) векторы А – положительная самосопряженная матрица

2. Вычислительная линейная алгебра Скалярное произведение Норма

2. Вычислительная линейная алгебра Упражнение – доказать Теорему Пифагора Если два вектора x y являются А- ортогональными, то

2. Вычислительная линейная алгебра Подпространство Крылова (линейная оболочка векторов) Если х не является собственным вектором А, то векторы – линейно независимы

2. Вычислительная линейная алгебра Доказательство – от противного. Перейдем в базис из собственных векторов матрицы А

2. Вычислительная линейная алгебра Тогда в силу ортогональности собственных векторов Полином степени i (меньше N) должен иметь N корней - противоречие

2. Вычислительная линейная алгебра Тогда в каждом подпространстве Крылова можно выбрать А- ортогональный базис.

2. Вычислительная линейная алгебра Эквивалентная формулировка задачи

2. Вычислительная линейная алгебра В силу теоремы Пифагора невязка на итерации будет минимальна в случае

2. Вычислительная линейная алгебра Разложение по А-ортогональному базису

2. Вычислительная линейная алгебра Тогда

2. Вычислительная линейная алгебра В силу А-ортогональности

2. Вычислительная линейная алгебра Строим следующий вектор базиса

2. Вычислительная линейная алгебра

Получили рекуррентные формулы метода сопряженных градиентов

2. Вычислительная линейная алгебра Задача поиска собственных значений А Самосопряженная Б Несамосопряженная 1. Полная (необходимо найти весь спектр) 2. Частичная (только некоторые значения)

2. Вычислительная линейная алгебра Самосопряженная задача Поиск максимального по абсолютной величине собственного числа

2. Вычислительная линейная алгебра Степенной метод

2. Вычислительная линейная алгебра Степнной метод Точность

2. Вычислительная линейная алгебра Поиск следующего по модулю собственного числа

2. Вычислительная линейная алгебра Поиск собственного числа, наиболее близкого к заданному значению – метод обратных итераций Минимальное собственное число

2. Вычислительная линейная алгебра Метод обратных итераций

2. Вычислительная линейная алгебра Собственное число, наиболее близкое к заданному Метод обратных итераций применяется к системе

2. Вычислительная линейная алгебра Полная самосопряженная задача – метод вращений

2. Вычислительная линейная алгебра Метод вращений

2. Вычислительная линейная алгебра Метод вращений

2. Вычислительная линейная алгебра Вопросы?