Вычислительные методы линейной алгебры. Горбаченко В.И - 89 стр.

    Функция аналогична функции sp_max за исключением того, что ум-
ножение матрицы на вектор Y=A*X заменено решением системы уравнений
Y=A\X . Таким образом, функция находит максимальное собственное значе-
ние матрицы, обратной заданной. Обратная величина найденного значения
является минимальным собственным значением заданной матрицы.
    Пример выполнения программы имеет вид:
Исходная матрица
A =
     0    11    -5
    -2    17    -7
    -4    26   -10
Введите погрешность вычислений 0.0001
Введите максимальное число итераций 100
Вычисление максимального собственного значения. Решение достиг-
нуто
Максимальное собственное значение
lambda_max =
    4.0004
Соответствующий нормированный собственный вектор
X_max =
    0.3245
    0.4867
    0.8111
Число итераций
k =
    13
Результат, полученный с помощью функции eig
V =
   -0.4082    0.2182   -0.3244
   -0.4082    0.4364   -0.4867
   -0.8165    0.8729   -0.8111
D =
    1.0000         0         0
         0    2.0000         0
         0         0    4.0000
Абсолютная величина косинуса угла между собственными векторами
cos_fi =
    1.0000
Вычисление минимального собственного значения. Решение достигну-
то
Минимальное собственное значение
lambda_min =
    1.9998
Соответствующий нормированный собственный вектор
X_min =
   -0.2182
   -0.4364
   -0.8729

                                                                    89