Собственные векторы и собственные значения матрицы



Прежде, чем изложить подробно алгоритм МАИ и описать пример его применения, приведем элементарные сведения о понятиях «собственный вектор» (СВ) матрицы и ее «собственное значение» (СЗ), поскольку МАИ основан на использовании этих понятий и математическим аппарате линейной алгебры.

 

Определение. Число λ называется собственным значением (или характеристическим числом) квадратной матрицы А порядка n, если можно подобрать такой n-мерный нулевой вектор , что выполняется уравнение [10, с. 70]:

           или         .                       (1)

 

Множество всех собственных значений  матрицы А находится как корни характеристического или векового уравнения

 

,                                                 (2)

 

где λ – рассматривается в качестве независимых переменных; Е – матричная единица; det(·) – определитель матрицы.

 

Замечание 1. Если выполнить операцию вычисления определителя det(·) в (2), то получим выражение для характеристического полинома относительно собственных чисел:

 

.                                    (3)

 

Решение систем линейных однородных уравнений вида (1) и (2) основано на известной лемме из теории матриц [9, с. 54]: «Для того, чтобы линейная система однородных алгебраических уравнений имела нетривиальное решение, необходимо и достаточно равенство нулю ее определителя».

 

Пример. Найти собственные значения и собственные векторы матрицы

.

1) Запишем характеристическое уравнение матрицы

.

То есть получилось квадратное уравнение (характеристический многочлен) относительно неизвестных значений λ.

2) Решением этого квадратного уравнения будут корни:

.

3) Найдем собственные векторы, принадлежащие собственным значениям. Собственный вектор принадлежащий собственному значению , по определению является нулевым решением системы

.                                    (3)

Верхний индекс в скобках означает принадлежность к собственному значению , а нижний индекс – это номер простого (не кратного) корня.

Поучим:

.

4) Проверяем условие цитированной выше леммы:

 

.

Условия выполнены, значит нетривиальное решение (3) существует. Тогда в простейшем случае системы двух уравнений [9, с. 336]:

Таким образом, ненулевой собственный вектор, принадлежащий собственному числу , найден:

.

Аналогично находится второй собственный вектор  матрицы А, принадлежащий собственному значению .

;

Следовательно, второй собственный вектор, принадлежащий собственному числу , равен

.

 

Замечание. Метод нахождения собственных чисел  и собственных векторов из [9, с. 336] неэффективен с точки зрения вычислительной математики при высоком порядке матрицы А (n ~ сотни и тысячи).

 

В вычислительной математике известны различные вычислительные схемы определения собственных чисел и собственных векторов матрицы, и имеются соответствующие пакеты программ для ЭВМ. Однако до настоящего времени общепринятый стандартный простой метод решения проблемы на собственные значения и собственные векторы матриц большого размера отсутствует.

Основные положения

 

Метод анализа иерархий является систематической процедурой для иерархического представления компонентов, определяющих суть любой проблемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решение (ЛПР), по парным сравнениям. В результате может быть выражена относительная степень взаимодействия элементов. Эти суждения затем выражаются численно. Метод анализа иерархии включает процедуры синтеза множественных суждений, выявления приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Полученные таким образом значения являются оценками в шкале   отношений и соответствуют некоторым численным оценкам.

Решение проблемы – это процедура поэтапного установления приоритетов. На первом этапе выявляются наиболее   важные компоненты проблемы, на втором – наилучший способ проверки наблюдений, испытания и оценка альтернатив; на следующем этапе вырабатывается решение и оценивается его качество. Процесс может быть проведен так же над последовательностью иерархий: в этом случае результаты, полученные в одной из них, используются в качестве входных данных при изучении следующей. Метод многокритериального отбора систематизирует процесс решения такой многоступенчатой задачи.

 


Дата добавления: 2018-06-27; просмотров: 57; ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ