ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
44
• rank(А) – вычисление ранга матрицы А.
Пример. Для предыдущего примера:
• norm1(А), norm2(А), norme(А), normi(А) – вычисление различных
норм квадратной матрицы А.
Существует много способов введения нормы вектора. В MathCAD
чаще всего используются следующие три нормы для вектора
),,,(
21 n
xxxx K
=
:
;||||||
1
1
∑
=
=
n
i
i
xx
;||||||
1
2
2
∑
=
=
n
i
i
xx
||max||||
i
i
i
xx
=
.
Внешне столь различные, эти нормы эквивалентны : когда некоторая
последовательность векторов по одной из этих норм стремится к нулю , то
она стремится к нулю и по другой норме.
Напомним , что если для векторов ),,,(
21 n
xxxx K
=
введена норма
||
||
x
, то согласованной с ней нормой матриц называют величину
||||
||||
sup||||
0
x
Ax
A
x≠
= .
Таким образом, в случае нормы
1
|||| x , согласованная норма матрицы
равна
∑
=
=
n
i
ij
j
aA
1
1
||max||||
, в случае нормы
i
x|||| , согласованная норма
матрицы
равна
∑
=
=
n
j
ij
i
i
aA
1
||max||||
, а в случае нормы
2
|||| x
, точная формула
имеет вид )(||||
max2
T
AAA λ = , где
)(
max
T
AAλ
- максимальное собственное
значение матрицы
T
AA
. Однако вычисление нормы
2
|||| A оказывается
трудоемкой задачей . Но поскольку справедливо неравенство
e
AA ||||||||
2
≤
,
где норма
∑∑
==
=
n
i
n
j
ije
aA
11
2
|||||| вычисляется просто , в оценках вместо
2
|||| A
можно использовать
e
A ||||
. Норму
e
A||||
называют евклидовой нормой
матрицы.
Примеры подсчета норм удобнее рассматривать на практике.
44
• rank(А) – вычисление ранга матрицы А.
Пример. Для предыдущего примера:
• norm1(А), norm2(А), norme(А), normi(А) – вычисление различных
норм квадратной матрицы А.
Существует много способов введения нормы вектора. В MathCAD
чаще всего используются следующие три нормы для вектора
x =( x1 , x 2 , , x n ) :
n n
|| x ||1 =∑ | x i |; || x ||2 = ∑ | xi |2 ; || x || i =max | xi | .
i =1 i =1 i
Внешне столь различные, эти нормы эквивалентны: когда некоторая
последовательность векторов по одной из этих норм стремится к нулю, то
она стремится к нулю и по другой норме.
Напомним, что если для векторов x =( x1 , x 2 , , x n ) введена норма
|| x || , то согласованной с ней нормой матриц называют величину
|| Ax ||
|| A ||=sup .
x≠0 || x ||
Таким образом, в случае нормы || x ||1 , согласованная норма матрицы
n
равна || A ||1 =max ∑ | aij | , в случае нормы || x || i , согласованная норма
j i =1
n
матрицы равна || A || i =max ∑ | a ij | , а в случае нормы || x || 2 , точная формула
i j =1
имеет вид || A || 2 = λmax ( AAT ) , где λmax ( AA T ) - максимальное собственное
значение матрицы AAT . Однако вычисление нормы || A || 2 оказывается
трудоемкой задачей. Но поскольку справедливо неравенство || A || 2 ≤|| A || e ,
n n
где норма || A || e = ∑ ∑ | a ij | 2 вычисляется просто, в оценках вместо || A || 2
i =1 j =1
можно использовать || A || e . Норму || A || e называют евклидовой нормой
матрицы.
Примеры подсчета норм удобнее рассматривать на практике.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- …
- следующая ›
- последняя »
