תהי
A
{\displaystyle A}
מטריצה הרמיטית:
A
=
[
a
1
,
1
a
1
,
2
.
.
.
a
1
,
n
a
2
,
1
.
.
.
a
2
,
n
:
:
⋱
:
a
n
,
1
.
.
.
a
n
,
n
]
{\displaystyle A={\begin{bmatrix}a_{1,1}&a_{1,2}&...&a_{1,n}\\a_{2,1}&&...&a_{2,n}\\:&:&\ddots &:\\a_{n,1}&&...&a_{n,n}\\\end{bmatrix}}}
נסמן את המטריצה
Q
(
i
,
j
)
{\displaystyle Q_{(i,j)}}
:
(1)
Q
(
i
,
j
)
=
[
1
0
.
.
.
0
0
1
.
.
.
⋱
:
:
:
.
.
.
cos
α
.
.
.
−
sin
α
.
.
.
0
:
:
⋱
:
.
.
.
sin
α
cos
α
.
.
.
:
⋱
:
⋱
0
.
.
.
1
]
{\displaystyle Q_{(i,j)}={\begin{bmatrix}1&0&&&...&&&0\\0&1&&&...&&&\\&&\ddots &&:&&&\\:&:&...&\cos \alpha &...&-\sin \alpha &...&0\\:&:&&&\ddots &&&:\\&&...&\sin \alpha &&\cos \alpha &...&:\\&&\ddots &&:&&\ddots &\\0&&&&...&&&1\\\end{bmatrix}}}
זאת אומרת, מטריצת היחידה ששורה ועמודה
i
{\displaystyle i}
ו
j
{\displaystyle j}
הוחלפו במטריצת סיבוב בזווית
α
{\displaystyle \alpha }
(מטריצה כזו ידועה גם בשם סיבובי גיבנס (אנ' ) או סיבובי יעקובי (אנ' ) )
כאשר:
cot
α
=
β
±
β
2
+
1
{\displaystyle \cot \alpha =\beta \pm {\sqrt {\beta ^{2}+1}}}
ו -
β
=
a
i
i
−
a
j
j
2
a
i
j
{\displaystyle \beta ={\frac {a_{ii}-a_{jj}}{2a_{ij}}}}
או -
s
=
1
cot
α
2
+
1
{\displaystyle s={\frac {1}{\sqrt {\cot \alpha ^{2}+1}}}}
c
=
s
cot
α
{\displaystyle c=s\cot \alpha }
.
אז ההצמדה של
A
{\displaystyle A}
ב-
Q
(
i
,
j
)
{\displaystyle Q_{(i,j)}}
מקיימת:
המטריצה
Q
(
i
,
j
)
∗
A
Q
(
i
,
j
)
{\displaystyle Q_{(i,j)}^{*}AQ_{(i,j)}}
הרמיטית.
הערכים העצמיים והווקטורים העצמיים של
A
{\displaystyle A}
ושל
Q
(
i
,
j
)
∗
A
Q
(
i
,
j
)
{\displaystyle Q_{(i,j)}^{*}AQ_{(i,j)}}
זהים.
האיברים ה-
(
i
,
j
)
{\displaystyle (i,j)}
וה-
(
j
,
i
)
{\displaystyle (j,i)}
של
Q
(
i
,
j
)
∗
A
Q
(
i
,
j
)
{\displaystyle Q_{(i,j)}^{*}AQ_{(i,j)}}
הם 0.
A
0
=
A
{\displaystyle A_{0}=A}
k
=
1
{\displaystyle k=1}
U
{\displaystyle U}
מטריצת היחידה בגודל n.
כל עוד סכום רבועי האיברים מחוץ לאלכסון גדול מהשגיאה המותרת בצע:
→
(
p
,
q
)
{\displaystyle \rightarrow (p,q)}
האינדקס של האיבר המקסימלי ב
A
k
{\displaystyle A_{k}}
.
יהיה
Q
(
p
,
q
)
{\displaystyle Q_{(p,q)}}
כמו ב (1)
נסמן
A
k
=
Q
(
p
,
q
)
∗
A
k
−
1
Q
(
p
,
q
)
{\displaystyle A_{k}=Q_{(p,q)}^{*}A_{k-1}Q_{(p,q)}}
U
←
U
Q
(
p
,
q
)
{\displaystyle U\leftarrow UQ_{(p,q)}}
A
k
{\displaystyle A_{k}}
היא מטריצה אלכסונית (עד כדי השגיאה המותרת) ו-
U
{\displaystyle U}
מטריצה אוניטרית, כל ש-
A
=
U
∗
A
U
{\displaystyle A=U^{*}AU}
נוכיח למקרה הממשי , אך הוכחה למקרה המרוכב זהה.
בשביל להוכיח התכנסות , מספיק להראות שהערך של הפונקציה :
o
f
f
(
A
k
)
=
∑
i
≠
j
(
a
i
j
k
)
2
{\displaystyle \mathrm {off} (A_{k})=\sum _{i\neq j}(a_{ij}^{k})^{2}}
קטן בכל איטרציה.
נשים לב שמכך שנורמת פרובניוס (אנ' ) (שאותה נסמן ב
‖
⋅
‖
F
{\displaystyle \|\cdot \|_{F}}
) נשמרת כשמצמידים במטריצה אורתוגונלית נובע ש-
a
p
p
k
2
+
a
q
q
k
2
=
a
p
p
k
2
+
a
q
q
k
2
+
2
a
p
q
k
2
=
a
p
p
k
−
1
2
+
a
q
q
k
−
1
2
+
2
a
p
q
k
−
1
2
{\displaystyle {a_{pp}^{k}}^{2}+{a_{qq}^{k}}^{2}={a_{pp}^{k}}^{2}+{a_{qq}^{k}}^{2}+2{a_{pq}^{k}}^{2}={a_{pp}^{k-1}}^{2}+{a_{qq}^{k-1}}^{2}+2{a_{pq}^{k-1}}^{2}}
נחסום את
o
f
f
(
A
k
)
{\displaystyle \mathrm {off} (A_{k})}
:
o
f
f
(
A
k
)
=
∑
i
≠
j
(
a
i
j
k
)
2
=
‖
A
k
‖
F
−
∑
i
a
i
i
k
2
=
‖
A
k
−
1
‖
F
−
∑
i
a
i
i
k
2
=
‖
A
k
−
1
‖
F
−
∑
i
≠
p
,
q
a
i
i
k
−
1
2
+
a
p
p
k
2
+
a
q
q
k
2
=
o
f
f
(
A
k
−
1
)
−
2
a
p
q
k
2
{\displaystyle \mathrm {off} (A_{k})=\sum _{i\neq j}(a_{ij}^{k})^{2}=\|A_{k}\|_{F}-\sum _{i}{a_{ii}^{k}}^{2}=\|A_{k-1}\|_{F}-\sum _{i}{a_{ii}^{k}}^{2}=\|A_{k-1}\|_{F}-\sum _{i\neq p,q}{a_{ii}^{k-1}}^{2}+{a_{pp}^{k}}^{2}+{a_{qq}^{k}}^{2}=\mathrm {off} (A_{k-1})-2{a_{pq}^{k}}^{2}}
הראינו שבכל איטרציה, הפונקציה
o
f
f
(
A
k
)
{\displaystyle \mathrm {off} (A_{k})}
קטנה במספר חיובי, ולכן האיטרציות מתכנסות.
אלגוריתמים נוספים למציאת ערכים עצמיים
עריכה