А.7.40 Метод Якоби поиска собственных векторов и значений симметричных матриц

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 16 ноя 2024

Комментарии • 9

  • @aliscander92
    @aliscander92 9 месяцев назад +1

    Браво! Прекрасно обьяснили! Спасибо вам за Ваш труд!

  • @ИгорьКлимов-м1ц
    @ИгорьКлимов-м1ц 2 года назад +10

    В универе не читают лекции по вычислительной математике. Оставили на самостоятельное изучение. Благодаря вашему каналу закрыл лабы по решению СЛАУ методом Гаусса и Якоби, аппроксимации. Осталась лабораторная по нахождению собственных векторов и чисел иттерационными методами.
    Огромное вам спасибо. Если получиться закрыть на высокий рейтинг, то знайте, что это будет благодаря вашей работе

    • @dudvstud9081
      @dudvstud9081  2 года назад

      Спасибо! :)

    • @ВикторСтаровойтов-ь7ф
      @ВикторСтаровойтов-ь7ф 11 месяцев назад

      Подскажите как с Вами можно связаться, могу отправить электронный конспект по материалу курса

    • @МаксимШейко-у4з
      @МаксимШейко-у4з 7 месяцев назад

      Здравствуйте , а ваше предложение еще актуально?​@@ВикторСтаровойтов-ь7ф

    • @4u4beck
      @4u4beck 3 месяца назад

      @@ВикторСтаровойтов-ь7ф можно мне тоже пожалуйста?)

  • @eldarkhalitov6113
    @eldarkhalitov6113 Год назад +1

    Большое спасибо за ваш труд! Хотел бы узнать почему используется подпространство Крылова в методах Арнольди / Ланцоша? В чем состоит его суть?

    • @dudvstud9081
      @dudvstud9081  Год назад

      Спасибо за отзыв. Если я правильно помню, пространство Крылова можно построить без умножения матрицы на матрицу. Просто итерационно домножать на матрицу вектор, полученный на предыдущей итерации. Это помогает сократить количество вычислений. Соответственно, алгоритм сводится к поиску решений в пространстве Крылова. Но я с ним не работал и не очень помню, поэтому не могу описать в деталях :)

    • @eldarkhalitov6113
      @eldarkhalitov6113 Год назад

      @@dudvstud9081 Понял, попробую покопать ещё )