矩阵的特征值(eigenvalue)和特征向量(eigenvector)在很多应用中都具有重要的数学和物理意义。Jacobi 旋转法是一种用于计算对称矩阵特征值和特征向量的迭代方法。
本文将详细介绍 Jacobi 旋转法的基本原理和步骤,通过一个具体的矩阵示例演示其应用过程,并给出其Python实现。
一、Jacobi 旋转法
Jacobi 旋转法的每一次迭代中,需要选择一个非对角元素最大的位置,然后构造相应的旋转矩阵,进行相似变换,使得矩阵逐渐对角化。
- 对称矩阵是一个实数矩阵,其转置与自身相等。
- 对于一个方阵
,如果存在标量
和非零向量
,使得
,那么
就是
的特征值,
就是对应于
的特征向量。
1. 基本思想
Jacobi 旋转法的基本思想是通过一系列的相似变换,逐步将对称矩阵对角化,使得非对角元素趋于零。这个过程中,特征值逐渐浮现在对角线上,而相应的特征向量也被逐步找到。下面是 Jacobi 旋转法的基本步骤:
- 选择旋转角度: 选择一个旋转角度 θ,通常使得旋转矩阵中的非对角元素为零,从而实现对角化,通常选择非对角元素中绝对值最大的那个作为旋转的目标。
- 构造旋转矩阵: 构造一个旋转矩阵 J,该矩阵为单位矩阵,只有对应于选择的非对角元素的位置上有两个非零元素,其余位置上为零。这两个非零元素的值由旋转角度 θ 决定,例如,对于 2x2 矩阵,旋转矩阵可以表示为:
- 相似变换: 计算相似变换矩阵
,即
,其中
是原始矩阵,
是旋转矩阵,计算过程如下:
通过矩阵相乘计算,我们可以得到
中的非对角元素,假设这两个元素分别位于矩阵的 (1,2) 和 (2,1) 的位置。令
为这两个元素,即
。
接下来,我们希望通过选择合适的
使得
变为零,从而达到对角化的目的,即
,进一步可推导出
- 若
,则使用
形式
- 迭代: 重复步骤 1-3,直到矩阵 A 的非对角元素都趋于零或满足一定的精度要求。
- 提取特征值和特征向量: 对角线上的元素即为矩阵 A 的特征值,而 P 中的列向量即为对应于这些特征值的特征向量。
2. 计算过程演示
对于矩阵
我们首先找到非对角元素中绝对值最大的元素,这里我们以 (2,1) 为例,计算旋转角度和旋转矩阵。
- 选择旋转角度: 计算旋转角度
公式:
其中,
和
分别是矩阵的对角元素,而
是非对角元素,即
。 在这个例子中,
,
。
- 构造旋转矩阵:
对于
:
计算得:
- 相似变换: 计算相似变换矩阵
:
在这里,
就是构造的旋转矩阵
。
- 迭代: 重复上述步骤,直到矩阵足够接近对角矩阵。
这个过程会一步步地使矩阵趋近于对角矩阵,对角线上的元素就是矩阵的特征值,而相应的列向量就是对应的特征向量。由于计算较为繁琐,我在这里只展示了一个迭代的过程,实际应用中,需要进行多次迭代,直到满足精度的要求。
二、Python实现
import numpy as np
def jacobi_rotation(A):
n = A.shape[0]
tolerance = 1e-10
max_iterations = 1000
eigenvectors = np.eye(n)for _ in range(max_iterations): # 寻找最大的非对角元素 max_off_diag = np.max(np.abs(np.triu(A, k=1))) if max_off_diag < tolerance: break # 达到收敛条件 # 找到最大元素的索引 indices = np.unravel_index(np.argmax(np.abs(np.triu(A, k=1))), A.shape) i, j = indices # 计算旋转角度 theta = 0.5 * np.arctan2(2 * A[i, j], A[i, i] - A[j, j]) # 构造旋转矩阵 J = np.eye(n) J[i, i] = J[j, j] = np.cos(theta) J[i, j] = -np.sin(theta) J[j, i] = np.sin(theta) # 执行相似变换 A = np.dot(np.dot(J.T, A), J) # 更新特征向量 eigenvectors = np.dot(eigenvectors, J) # 提取特征值 eigenvalues = np.diag(A) return eigenvalues, eigenvectors
示例矩阵
A = np.array([[2, -1, 0],
[-1, 2, -1],
[0, -1, 2]])执行 Jacobi 旋转
eigenvalues, eigenvectors = jacobi_rotation(A)
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:")
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)
print(eigenvectors)
迭代过程(调试)
- 第一次:
- 第二次:
………
- 第九次: