📄 subject_59729.htm
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回复者:宫阙 回复日期:2003-11-11 22:22:22
<br>内容:设矩阵为A 【代表绝对值符号 则满足【A-nE】=0的n就为A的特征值 E为单位矩阵即对角线全为1其余为0的矩阵<BR>例子:<BR><BR>A= 3 -1<BR> -1 3<BR>A的特征多项式为<BR> <BR> 3-n -1<BR> -1 3-n<BR> 等于(3-n)×(3-n)-1=8-6n+n×n=0=(4-n)×(2-n)<BR>所以A的特征直为2和4<BR>
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<a href="javascript:history.go(-1)">返回上页</a><br><a href=http://www.copathway.com/cndevforum/>访问论坛</a></p></blockquote>
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<blockquote><p>
<font color=red>答案被接受</font><br>回复者:lbb 回复日期:2003-11-19 19:18:54
<br>内容:<BR>下面是部分代码,代码较长,如果不能执行,就是要建立结构体,你试试吧,希望你能有用。不行,我再给你全部代码,太多了,看了很繁,文件太大,发不过来。<BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>// 实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算<BR>//<BR>// 参数:<BR>// 1. double dblB[] - 一维数组,长度为矩阵的阶数,传入对称三对角阵的主对角线元素;<BR>// 返回时存放全部特征值。<BR>// 2. double dblC[] - 一维数组,长度为矩阵的阶数,前n-1个元素传入对称三对角阵的次对角线元素<BR>// 3. CMatrix& mtxQ - 如果传入单位矩阵,则返回实对称三对角阵的特征值向量矩阵;<BR>// 如果传入MakeSymTri函数求得的矩阵A的豪斯荷尔德变换的乘积矩阵Q,则返回矩阵A的<BR>// 特征值向量矩阵。其中第i列为与数组dblB中第j个特征值对应的特征向量。<BR>// 4. int nMaxIt - 迭代次数,默认值为60<BR>// 5. double eps - 计算精度,默认值为0.000001<BR>//<BR>// 返回值:BOOL型,求解是否成功<BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>BOOL CMatrix::SymTriEigenv(double dblB[], double dblC[], CMatrix& mtxQ, int nMaxIt /*= 60*/, double eps /*= 0.000001*/)<BR>{<BR> int i,j,k,m,it,u,v;<BR> double d,f,h,g,p,r,e,s;<BR> <BR> // 初值<BR> int n = mtxQ.GetNumColumns();<BR> dblC[n-1]=0.0; <BR> d=0.0; <BR> f=0.0;<BR> <BR> // 迭代计算<BR><BR> for (j=0; j<=n-1; j++)<BR> { <BR> it=0;<BR> h=eps*(fabs(dblB[j])+fabs(dblC[j]));<BR> if (h>d) <BR> d=h;<BR> <BR> m=j;<BR> while ((m<=n-1)&&(fabs(dblC[m])>d)) <BR> m=m+1;<BR> <BR> if (m!=j)<BR> { <BR> do<BR> { <BR> if (it==nMaxIt)<BR> return FALSE;<BR><BR> it=it+1;<BR> g=dblB[j];<BR> p=(dblB[j+1]-g)/(2.0*dblC[j]);<BR> r=sqrt(p*p+1.0);<BR> if (p>=0.0) <BR> dblB[j]=dblC[j]/(p+r);<BR> else <BR> dblB[j]=dblC[j]/(p-r);<BR> <BR> h=g-dblB[j];<BR> for (i=j+1; i<=n-1; i++)<BR> dblB[i]=dblB[i]-h;<BR> <BR> f=f+h; <BR> p=dblB[m]; <BR> e=1.0; <BR> s=0.0;<BR> for (i=m-1; i>=j; i--)<BR> { <BR> g=e*dblC[i]; <BR> h=e*p;<BR> if (fabs(p)>=fabs(dblC[i]))<BR> { <BR> e=dblC[i]/p; <BR> r=sqrt(e*e+1.0);<BR> dblC[i+1]=s*p*r; <BR> s=e/r; <BR> e=1.0/r;<BR> }<BR> else<BR> { <BR> e=p/dblC[i]; <BR> r=sqrt(e*e+1.0);<BR> dblC[i+1]=s*dblC[i]*r;<BR> s=1.0/r; <BR> e=e/r;<BR> }<BR> <BR> p=e*dblB[i]-s*g;<BR> dblB[i+1]=h+s*(e*g+s*dblB[i]);<BR> for (k=0; k<=n-1; k++)<BR> { <BR> u=k*n+i+1; <BR> v=u-1;<BR> h=mtxQ.m_pData[u]; <BR> mtxQ.m_pData[u]=s*mtxQ.m_pData[v]+e*h;<BR> mtxQ.m_pData[v]=e*mtxQ.m_pData[v]-s*h;<BR> }<BR> }<BR> <BR> dblC[j]=s*p; <BR> dblB[j]=e*p;<BR> <BR> } while (fabs(dblC[j])>d);<BR> }<BR> <BR> dblB[j]=dblB[j]+f;<BR> }<BR> <BR> for (i=0; i<=n-1; i++)<BR> { <BR> k=i; <BR> p=dblB[i];<BR> if (i+1<=n-1)<BR> { <BR> j=i+1;<BR> while ((j<=n-1)&&(dblB[j]<=p))<BR> { <BR> k=j; <BR> p=dblB[j]; <BR> j=j+1;<BR> }<BR> }<BR><BR> if (k!=i)<BR> { <BR> dblB[k]=dblB[i]; <BR> dblB[i]=p;<BR> for (j=0; j<=n-1; j++)<BR> { <BR> u=j*n+i; <BR> v=j*n+k;<BR> p=mtxQ.m_pData[u]; <BR> mtxQ.m_pData[u]=mtxQ.m_pData[v]; <BR> mtxQ.m_pData[v]=p;<BR> }<BR> }<BR> }<BR> <BR> return TRUE;<BR>}<BR><BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>// 约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法<BR>//<BR>// 参数:无<BR>//<BR>// 返回值:无<BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>void CMatrix::MakeHberg()<BR>{ <BR> int i,j,k,u,v;<BR> double d,t;<BR><BR> for (k=1; k<=m_nNumColumns-2; k++)<BR> { <BR> d=0.0;<BR> for (j=k; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> { <BR> u=j*m_nNumColumns+k-1; <BR> t=m_pData[u];<BR> if (fabs(t)>fabs(d))<BR> { <BR> d=t; <BR> i=j;<BR> }<BR> }<BR> <BR> if (d != 0.0)<BR> { <BR> if (i!=k)<BR> { <BR> for (j=k-1; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> { <BR> u=i*m_nNumColumns+j; <BR> v=k*m_nNumColumns+j;<BR> t=m_pData[u]; <BR> m_pData[u]=m_pData[v]; <BR> m_pData[v]=t;<BR> }<BR> <BR> for (j=0; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> { <BR> u=j*m_nNumColumns+i; <BR> v=j*m_nNumColumns+k;<BR> t=m_pData[u]; <BR> m_pData[u]=m_pData[v]; <BR> m_pData[v]=t;<BR> }<BR> }<BR> <BR> for (i=k+1; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> { <BR> u=i*m_nNumColumns+k-1; <BR> t=m_pData[u]/d; <BR> m_pData[u]=0.0;<BR> for (j=k; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> { <BR> v=i*m_nNumColumns+j;<BR> m_pData[v]=m_pData[v]-t*m_pData[k*m_nNumColumns+j];<BR> }<BR> <BR> for (j=0; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> { <BR> v=j*m_nNumColumns+k;<BR> m_pData[v]=m_pData[v]+t*m_pData[j*m_nNumColumns+i];<BR> }<BR> }<BR> }<BR> }<BR>}<BR><BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>// 求赫申伯格矩阵全部特征值的QR方法<BR>//<BR>// 参数:<BR>// 1. double dblU[] - 一维数组,长度为矩阵的阶数,返回时存放特征值的实部<BR>// 2. double dblV[] - 一维数组,长度为矩阵的阶数,返回时存放特征值的虚部<BR>// 3. int nMaxIt - 迭代次数,默认值为60<BR>// 4. double eps - 计算精度,默认值为0.000001<BR>//<BR>// 返回值:BOOL型,求解是否成功<BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>BOOL CMatrix::HBergEigenv(double dblU[], double dblV[], int nMaxIt /*= 60*/, double eps /*= 0.000001*/)<BR>{ <BR> int m,it,i,j,k,l,ii,jj,kk,ll;<BR> double b,c,w,g,xy,p,q,r,x,s,e,f,z,y;<BR> <BR> int n = m_nNumColumns;<BR><BR> it=0; <BR> m=n;<BR> while (m!=0)<BR> { <BR> l=m-1;<BR> while ((l>0)&&(fabs(m_pData[l*n+l-1]) > <BR> eps*(fabs(m_pData[(l-1)*n+l-1])+fabs(m_pData[l*n+l])))) <BR> l=l-1;<BR><BR> ii=(m-1)*n+m-1; <BR> jj=(m-1)*n+m-2;<BR> kk=(m-2)*n+m-1; <BR> ll=(m-2)*n+m-2;<BR> if (l==m-1)<BR> { <BR> dblU[m-1]=m_pData[(m-1)*n+m-1]; <BR> dblV[m-1]=0.0;<BR> m=m-1; <BR> it=0;<BR> }<BR> else if (l==m-2)<BR> { <BR> b=-(m_pData[ii]+m_pData[ll]);<BR> c=m_pData[ii]*m_pData[ll]-m_pData[jj]*m_pData[kk];<BR> w=b*b-4.0*c;<BR> y=sqrt(fabs(w));<BR> if (w>0.0)<BR> { <BR> xy=1.0;<BR> if (b<0.0) <BR> xy=-1.0;<BR> dblU[m-1]=(-b-xy*y)/2.0;<BR> dblU[m-2]=c/dblU[m-1];<BR> dblV[m-1]=0.0; dblV[m-2]=0.0;<BR> }<BR> else<BR> { <BR> dblU[m-1]=-b/2.0; <BR> dblU[m-2]=dblU[m-1];<BR> dblV[m-1]=y/2.0; <BR> dblV[m-2]=-dblV[m-1];<BR> }<BR> <BR> m=m-2; <BR> it=0;<BR> }<BR> else<BR> { <BR> if (it>=nMaxIt)<BR> return FALSE;<BR><BR> it=it+1;<BR> for (j=l+2; j<=m-1; j++)<BR> m_pData[j*n+j-2]=0.0;<BR> for (j=l+3; j<=m-1; j++)<BR> m_pData[j*n+j-3]=0.0;<BR> for (k=l; k<=m-2; k++)<BR> { <BR> if (k!=l)<BR> { <BR> p=m_pData[k*n+k-1]; <BR> q=m_pData[(k+1)*n+k-1];<BR> r=0.0;<BR> if (k!=m-2) <BR> r=m_pData[(k+2)*n+k-1];<BR> }<BR> else<BR> { <BR> x=m_pData[ii]+m_pData[ll];<BR> y=m_pData[ll]*m_pData[ii]-m_pData[kk]*m_pData[jj];<BR> ii=l*n+l; <BR> jj=l*n+l+1;<BR> kk=(l+1)*n+l; <BR> ll=(l+1)*n+l+1;<BR> p=m_pData[ii]*(m_pData[ii]-x)+m_pData[jj]*m_pData[kk]+y;<BR> q=m_pData[kk]*(m_pData[ii]+m_pData[ll]-x);<BR> r=m_pData[kk]*m_pData[(l+2)*n+l+1];<BR> }<BR> <BR>if ((fabs(p)+fabs(q)+fabs(r))!=0.0)<BR> { <BR> xy=1.0;<BR> if (p<0.0) <BR> xy=-1.0;<BR> s=xy*sqrt(p*p+q*q+r*r);<BR> if (k!=l) <BR> m_pData[k*n+k-1]=-s;<BR> e=-q/s; <BR> f=-r/s; <BR> x=-p/s;<BR> y=-x-f*r/(p+s);<BR> g=e*r/(p+s);<BR> z=-x-e*q/(p+s);<BR> for (j=k; j<=m-1; j++)<BR> { <BR> ii=k*n+j; <BR> jj=(k+1)*n+j;<BR> p=x*m_pData[ii]+e*m_pData[jj];<BR> q=e*m_pData[ii]+y*m_pData[jj];<BR> r=f*m_pData[ii]+g*m_pData[jj];<BR> if (k!=m-2)<BR> { <BR> kk=(k+2)*n+j;<BR> p=p+f*m_pData[kk];<BR> q=q+g*m_pData[kk];<BR> r=r+z*m_pData[kk]; <BR> m_pData[kk]=r;<BR> }<BR> <BR> m_pData[jj]=q; m_pData[ii]=p;<BR> }<BR> <BR> j=k+3;<BR> if (j>=m-1) <BR> j=m-1;<BR> <BR> for (i=l; i<=j; i++)<BR> { <BR> ii=i*n+k; <BR> jj=i*n+k+1;<BR> p=x*m_pData[ii]+e*m_pData[jj];<BR> q=e*m_pData[ii]+y*m_pData[jj];<BR> r=f*m_pData[ii]+g*m_pData[jj];<BR> if (k!=m-2)<BR> { <BR> kk=i*n+k+2;<BR> p=p+f*m_pData[kk];<BR> q=q+g*m_pData[kk];<BR> r=r+z*m_pData[kk]; <BR> m_pData[kk]=r;<BR> }<BR> <BR> m_pData[jj]=q; <BR> m_pData[ii]=p;<BR> }<BR> }<BR> }<BR> }<BR> }<BR> <BR> return TRUE;<BR>}<BR><BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>// 求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法<BR>//<BR>// 参数:<BR>// 1. double dblEigenValue[] - 一维数组,长度为矩阵的阶数,返回时存放特征值<BR>// 2. CMatrix& mtxEigenVector - 返回时存放特征向量矩阵,其中第i列为与<BR>// 数组dblEigenValue中第j个特征值对应的特征向量<BR>// 3. int nMaxIt - 迭代次数,默认值为60<BR>// 4. double eps - 计算精度,默认值为0.000001<BR>//<BR>// 返回值:BOOL型,求解是否成功<BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>BOOL CMatrix::JacobiEigenv(double dblEigenValue[], CMatrix& mtxEigenVector, int nMaxIt /*= 60*/, double eps /*= 0.000001*/)<BR>{ <BR> int i,j,p,q,u,w,t,s,l;<BR> double fm,cn,sn,omega,x,y,d;<BR> <BR> if (! mtxEigenVector.Init(m_nNumColumns, m_nNumColumns))<BR> return FALSE;<BR><BR> l=1;<BR> for (i=0; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> { <BR> mtxEigenVector.m_pData[i*m_nNumColumns+i]=1.0;<BR> for (j=0; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> if (i!=j) <BR> mtxEigenVector.m_pData[i*m_nNumColumns+j]=0.0;<BR> }<BR> <BR> while (TRUE)<BR> { <BR> fm=0.0;<BR> for (i=1; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> {<BR> for (j=0; j<=i-1; j++)<BR> { <BR> d=fabs(m_pData[i*m_nNumColumns+j]);<BR> if ((i!=j)&&(d>fm))<BR> { <BR> fm=d; <BR> p=i; <BR> q=j;<BR> }<BR> }<BR> }<BR><BR> if (fm<eps)<BR> {<BR> for (i=0; i<m_nNumColumns; ++i)<BR> dblEigenValue[i] = GetElement(i,i);<BR> return TRUE;<BR> }<BR><BR> if (l>nMaxIt) <BR> return FALSE;<BR> <BR> l=l+1;<BR> u=p*m_nNumColumns+q; <BR> w=p*m_nNumColumns+p; <BR> t=q*m_nNumColumns+p; <BR> s=q*m_nNumColumns+q;<BR> x=-m_pData[u]; <BR> y=(m_pData[s]-m_pData[w])/2.0;<BR> omega=x/sqrt(x*x+y*y);<BR><BR> if (y<0.0) <BR> omega=-omega;<BR><BR> sn=1.0+sqrt(1.0-omega*omega);<BR> sn=omega/sqrt(2.0*sn);<BR> cn=sqrt(1.0-sn*sn);<BR> fm=m_pData[w];<BR> m_pData[w]=fm*cn*cn+m_pData[s]*sn*sn+m_pData[u]*omega;<BR> m_pData[s]=fm*sn*sn+m_pData[s]*cn*cn-m_pData[u]*omega;<BR> m_pData[u]=0.0; <BR> m_pData[t]=0.0;<BR> for (j=0; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> {<BR> if ((j!=p)&&(j!=q))<BR> { <BR> u=p*m_nNumColumns+j; w=q*m_nNumColumns+j;<BR> fm=m_pData[u];<BR> m_pData[u]=fm*cn+m_pData[w]*sn;<BR> m_pData[w]=-fm*sn+m_pData[w]*cn;<BR> }<BR> }<BR><BR> for (i=0; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> {<BR> if ((i!=p)&&(i!=q))<BR> { <BR> u=i*m_nNumColumns+p; <BR> w=i*m_nNumColumns+q;<BR> fm=m_pData[u];<BR> m_pData[u]=fm*cn+m_pData[w]*sn;<BR> m_pData[w]=-fm*sn+m_pData[w]*cn;<BR> }<BR> }<BR><BR> for (i=0; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> { <BR> u=i*m_nNumColumns+p; <BR> w=i*m_nNumColumns+q;<BR> fm=mtxEigenVector.m_pData[u];<BR> mtxEigenVector.m_pData[u]=fm*cn+mtxEigenVector.m_pData[w]*sn;<BR> mtxEigenVector.m_pData[w]=-fm*sn+mtxEigenVector.m_pData[w]*cn;<BR> }<BR> }<BR> <BR> for (i=0; i<m_nNumColumns; ++i)<BR> dblEigenValue[i] = GetElement(i,i);<BR><BR> return TRUE;<BR>}<BR><BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>// 求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法<BR>//<BR>// 参数:<BR>// 1. double dblEigenValue[] - 一维数组,长度为矩阵的阶数,返回时存放特征值<BR>// 2. CMatrix& mtxEigenVector - 返回时存放特征向量矩阵,其中第i列为与<BR>// 数组dblEigenValue中第j个特征值对应的特征向量<BR>// 3. double eps - 计算精度,默认值为0.000001<BR>//<BR>// 返回值:BOOL型,求解是否成功<BR>//////////////////////////////////////////////////////////////////////<BR>BOOL CMatrix::JacobiEigenv2(double dblEigenValue[], CMatrix& mtxEigenVector, double eps /*= 0.000001*/)<BR>{ <BR> int i,j,p,q,u,w,t,s;<BR> double ff,fm,cn,sn,omega,x,y,d;<BR> <BR> if (! mtxEigenVector.Init(m_nNumColumns, m_nNumColumns))<BR> return FALSE;<BR><BR> for (i=0; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> { <BR> mtxEigenVector.m_pData[i*m_nNumColumns+i]=1.0;<BR> for (j=0; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> if (i!=j) <BR> mtxEigenVector.m_pData[i*m_nNumColumns+j]=0.0;<BR> }<BR> <BR> ff=0.0;<BR> for (i=1; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> {<BR> for (j=0; j<=i-1; j++)<BR> { <BR> d=m_pData[i*m_nNumColumns+j]; <BR> ff=ff+d*d; <BR> }<BR> }<BR><BR> ff=sqrt(2.0*ff);<BR><BR>Loop_0:<BR> <BR> ff=ff/(1.0*m_nNumColumns);<BR><BR>Loop_1:<BR><BR> for (i=1; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> {<BR> for (j=0; j<=i-1; j++)<BR> { <BR> d=fabs(m_pData[i*m_nNumColumns+j]);<BR> if (d>ff)<BR> { <BR> p=i; <BR> q=j;<BR> goto Loop_2;<BR> }<BR> }<BR> }<BR> <BR> if (ff<eps) <BR> {<BR> for (i=0; i<m_nNumColumns; ++i)<BR> dblEigenValue[i] = GetElement(i,i);<BR> return TRUE;<BR> }<BR> <BR> goto Loop_0;<BR><BR>Loop_2: <BR> <BR> u=p*m_nNumColumns+q; <BR> w=p*m_nNumColumns+p; <BR> t=q*m_nNumColumns+p; <BR> s=q*m_nNumColumns+q;<BR> x=-m_pData[u]; <BR> y=(m_pData[s]-m_pData[w])/2.0;<BR> omega=x/sqrt(x*x+y*y);<BR> if (y<0.0) <BR> omega=-omega;<BR> <BR> sn=1.0+sqrt(1.0-omega*omega);<BR> sn=omega/sqrt(2.0*sn);<BR> cn=sqrt(1.0-sn*sn);<BR> fm=m_pData[w];<BR> m_pData[w]=fm*cn*cn+m_pData[s]*sn*sn+m_pData[u]*omega;<BR> m_pData[s]=fm*sn*sn+m_pData[s]*cn*cn-m_pData[u]*omega;<BR> m_pData[u]=0.0; m_pData[t]=0.0;<BR> <BR> for (j=0; j<=m_nNumColumns-1; j++)<BR> {<BR> if ((j!=p)&&(j!=q))<BR> { <BR> u=p*m_nNumColumns+j; <BR> w=q*m_nNumColumns+j;<BR> fm=m_pData[u];<BR> m_pData[u]=fm*cn+m_pData[w]*sn;<BR> m_pData[w]=-fm*sn+m_pData[w]*cn;<BR> }<BR> }<BR><BR> for (i=0; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> {<BR> if ((i!=p)&&(i!=q))<BR> { <BR> u=i*m_nNumColumns+p; <BR> w=i*m_nNumColumns+q;<BR> fm=m_pData[u];<BR> m_pData[u]=fm*cn+m_pData[w]*sn;<BR> m_pData[w]=-fm*sn+m_pData[w]*cn;<BR> }<BR> }<BR> <BR> for (i=0; i<=m_nNumColumns-1; i++)<BR> { <BR> u=i*m_nNumColumns+p; <BR> w=i*m_nNumColumns+q;<BR> fm=mtxEigenVector.m_pData[u];<BR> mtxEigenVector.m_pData[u]=fm*cn+mtxEigenVector.m_pData[w]*sn;<BR> mtxEigenVector.m_pData[w]=-fm*sn+mtxEigenVector.m_pData[w]*cn;<BR> }<BR><BR> goto Loop_1;<BR>}<BR><BR>
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