А.7.40 Метод Якоби поиска собственных векторов и значений симметричных матриц
HTML-код
- Опубликовано: 28 сен 2024
- #dudvstud #математиканапальцах #войтивайти
Телеграм: t.me/dudvstud
Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: dudvstud.wixsi...
Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее:
/ @dudvstud9081
Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov и PROFESSIONAL!
Рассматриваем еще один алгоритм поиска собственных векторов и собственных значений матриц: метод Якоби. Алгоритм предназначен для поиска эйгенпар симметричных матриц.
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
Спасибо! :)
Подскажите как с Вами можно связаться, могу отправить электронный конспект по материалу курса
Здравствуйте , а ваше предложение еще актуально?@@ВикторСтаровойтов-ь7ф
@@ВикторСтаровойтов-ь7ф можно мне тоже пожалуйста?)
Браво! Прекрасно обьяснили! Спасибо вам за Ваш труд!
Большое спасибо за ваш труд! Хотел бы узнать почему используется подпространство Крылова в методах Арнольди / Ланцоша? В чем состоит его суть?
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 :)
@@dudvstud9081 Понял, попробую покопать ещё )