Возмущение собственных значений

редактировать

В математике проблема возмущения собственных значений заключается в нахождении собственных векторов и собственных значений системы, которая возмущена из системы с известными собственными векторами и собственными значениями. Это полезно для изучения того, насколько чувствительны собственные векторы и собственные значения исходной системы к изменениям в системе. Этот тип анализа популяризировал лорд Рэлей в его исследовании гармонических колебаний струны, возмущенной небольшими неоднородностями.

Выводы в этой статье, по сути, самодостаточны и могут быть найдены во многих текстах по числовой линейной алгебре или числовому функциональному анализу.

Содержание
  • 1 Пример
  • 2 Шага
  • 3 Сводка
  • 4 Результаты
  • 5 Наличие собственных векторов
  • 6 См. Также
  • 7 Ссылки
  • 8 Дополнительная литература
    • 8.1 Книги
    • 8.2 Журнальные статьи
Пример

Предположим, у нас есть решения обобщенной задачи на собственные значения,

K 0 x 0 i = λ 0 i M 0 x 0 i. (0) {\ displaystyle \ mathbf {K} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i}. \ qquad (0)}{\ mathbf {K}} _ {0} {\ mathbf {x}} _ {{0i}} = \ lambda _ {{0i}} {\ mathbf {M}} _ {0} { \ mathbf {x}} _ {{0i}}. \ qquad (0)

где K 0 {\ displaystyle \ mathbf {K} _ {0}}{\ mathbf {K}} _ {0} и M 0 {\ displaystyle \ mathbf {M} _ { 0}}{\ mathbf {M}} _ {0} - матрицы. То есть нам известны собственные значения λ 0i и собственные векторы x0iдля i = 1,..., N. Также требуется, чтобы собственные значения были различными. Теперь предположим, что мы хотим немного изменить матрицы. То есть мы хотим найти собственные значения и собственные векторы

K xi = λ i M xi (1) {\ displaystyle \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {i} = \ lambda _ {i} \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {i} \ qquad (1)}{\ mathbf {K}} {\ mathbf {x}} _ {i} = \ lambda _ {i} {\ mathbf {M}} {\ mathbf {x}} _ {i} \ qquad (1)

где

K = K 0 + δ KM = M 0 + δ M {\ displaystyle {\ begin {align} \ mathbf {K} = \ mathbf {K} _ {0} + \ delta \ mathbf {K} \\\ mathbf {M} = \ mathbf {M} _ {0} + \ delta \ mathbf {M} \ end {выровнено}}}{\ begin {align} {\ mathbf {K}} = {\ mathbf {K}} _ {0} + \ delta {\ mathbf {K}} \\ {\ mathbf {M}} = {\ mathbf {M}} _ {0} + \ delta {\ mathbf {M}} \ end {align}}

с возмущениями δ K {\ displaystyle \ delta \ mathbf {K}}\ delta {\ mathbf {K}} и δ M {\ displaystyle \ delta \ mathbf {M}}\ delta {\ mathbf {M}} намного меньше, чем K {\ displaystyle \ mathbf {K}}\ mathbf {K} и M {\ displaystyle \ mathbf {M}}\ mathbf {M} соответственно. Затем мы ожидаем, что новые собственные значения и собственные векторы будут похожи на исходные, плюс небольшие возмущения:

λ i = λ 0 i + δ λ ixi = x 0 i + δ xi {\ displaystyle {\ begin {align} \ lambda _ {i} = \ lambda _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \\\ mathbf {x} _ {i} = \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ mathbf {x } _ {i} \ end {align}}}{\ begin {align} \ lambda _ {i} = \ lambda _ {{0i}} + \ delta \ lambda _ {{i}} \\ {\ mathbf { x}} _ {i} = {\ mathbf {x}} _ {{0i}} + \ delta {\ mathbf {x}} _ {{i}} \ end {align}}
Шаги

Мы предполагаем, что матрицы симметричны и положительно определены, и предполагаем, что мы масштабировали собственные векторы такие, что

x 0 j ⊤ M 0 x 0 i = δ ij (2) {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {0j} ^ {\ top} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} = \ delta _ {ij} \ qquad (2)}\ mathbf {x} _ {0j} ^ \ top \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i} = \ delta_ {ij} \ qquad (2)

где δ ij - дельта Кронекера. Теперь мы хотим решить уравнение

K x i = λ i M x i. {\ displaystyle \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {i} = \ lambda _ {i} \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {i}.}\ mathbf {K} \ mathbf {x} _i = \ lambda_i \ mathbf {M} \ mathbf {x} _i.

Подставляя, получаем

(К 0 + δ К) (Икс 0 я + δ xi) знак равно (λ 0 я + δ λ я) (M 0 + δ M) (x 0 я + δ xi), {\ displaystyle (\ mathbf {K} _ {0} + \ delta \ mathbf {K}) (\ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ mathbf {x} _ {i}) = \ left (\ lambda _ {0i} + \ delta \ лямбда _ {i} \ right) \ left (\ mathbf {M} _ {0} + \ delta \ mathbf {M} \ right) \ left (\ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ mathbf {x } _ {i} \ right),}( \ mathbf {K} _0 + \ delta \ mathbf {K}) (\ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ mathbf {x} _ {i}) = \ left (\ lambda_ {0i} + \ delta \ лямбда_ {i} \ right) \ left (\ mathbf {M} _0 + \ delta \ mathbf {M} \ right) \ left (\ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ mathbf {x} _ {i} \ right),

который расширяется до

K 0 x 0 i + δ K x 0 i + K 0 δ xi + δ K δ xi = = λ 0 i M 0 x 0 i + λ 0 i M 0 δ xi + λ 0 i δ M x 0 i + δ λ i M 0 x 0 i + λ 0 i δ M δ xi + δ λ i δ M x 0 i + δ λ i M 0 δ xi + δ λ i δ M δ xi. {\ displaystyle {\ begin {align} \ mathbf {K} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} + \ mathbf {K } _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ delta \ mathbf {K} \ delta \ mathbf {x} _ {i} = \\ [6pt] = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ lambda _ {0i } \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda _ {0i } \ delta \ mathbf {M} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ delta \ lambda _ {i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {M} _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ delta \ lambda _ {i} \ delta \ mathbf {M} \ delta \ mathbf {x} _ {i}. \ end {align}}}\ begin {align} \ mathbf {K} _0 \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} + \ mathbf {K} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ delta \ mathbf {K} \ delta \ mathbf {x} _i = \\ [6pt] = \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ delta \ mathbf {x} _i + \ delta \ lambda_i \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ delta \ lambda_i \ delta \ mathbf {M} \ delta \ mathbf {x} _я. \ end {align}

Отмена с (0) (K 0 x 0 i = λ 0 i M 0 x 0 i {\ displaystyle \ mathbf {K} _ {0} \ mathbf {x } _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i}}{\ displaystyle \ mathbf {K} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i } \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i}} ) оставляет

δ K x 0 i + K 0 δ xi + δ K δ xi = λ 0 i M 0 δ xi + λ 0 i δ M x 0 i + δ λ i M 0 x 0 i + λ 0 i δ M δ xi + δ λ i δ M x 0 i + δ λ i M 0 δ xi + δ λ i δ M δ xi. {\ displaystyle {\ begin {align} \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} + \ mathbf {K} _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ delta \ mathbf {K} \ delta \ mathbf {x} _ {i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ delta \ lambda _ {i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i } \ mathbf {M} _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ delta \ lambda _ {i} \ delta \ mathbf {M} \ delta \ mathbf {x} _ {i}. \ end {align}}}\ begin {align} \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} + \ mathbf {K} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ delta \ mathbf {K} \ delta \ mathbf {x} _i = \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ delta \ mathbf {x} _i + \ delta \ lambda_i \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ delta \ lambda_i \ delta \ mathbf {M } \ delta \ mathbf {x} _i. \ end {align}

Удаление членов высшего порядка упрощается до

K 0 δ xi + δ K x 0 i = λ 0 i M 0 δ xi + λ 0 i δ M x 0 i + δ λ i M 0 x 0 i. (3) {\ displaystyle \ mathbf {K} _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ delta \ mathbf {x} _ {i} + \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathrm {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ { i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i}. \ qquad (3)}\ mathbf {K} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf { x} _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ delta \ mathbf {x} _i + \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathrm {x} _ {0i} + \ дельта \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i}. \ qquad (3)

Когда матрица симметрична, невозмущенные собственные векторы ортогональны, поэтому мы используем их в качестве основы для возмущенные собственные векторы. То есть мы хотим построить

δ xi = ∑ j = 1 N ε ijx 0 j (4) {\ displaystyle \ delta \ mathbf {x} _ {i} = \ sum _ {j = 1} ^ { N} \ varepsilon _ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} \ qquad (4)}\ delta \ mathbf {x} _i = \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} \ qquad (4)

где ε ij - небольшие константы, которые необходимо определить. Подстановка (4) в (3) и перестановка дает

K 0 ∑ j = 1 N ε ijx 0 j + δ K x 0 i = λ 0 i M 0 ∑ j = 1 N ε ijx 0 j + λ 0 i δ M x 0 i + δ λ i M 0 x 0 i (5) ∑ j = 1 N ε ij K 0 x 0 j + δ K x 0 i = λ 0 i M 0 ∑ j = 1 N ε ijx 0 j + λ 0 i δ M x 0 i + δ λ i M 0 x 0 i Применяя K 0 к сумме ∑ j = 1 N ε ij λ 0 j M 0 x 0 j + δ K x 0 i = λ 0 i M 0 ∑ j = 1 N ε ijx 0 j + λ 0 i δ M x 0 i + δ λ i M 0 x 0 i Используя уравнение. (1) {\ displaystyle {\ begin {align} \ mathbf {K} _ {0} \ sum _ {j = 1} ^ {N} \ varepsilon _ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ дельта \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ sum _ {j = 1} ^ {N} \ varepsilon _ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} (5) \\\ sum _ {j = 1} ^ {N} \ varepsilon _ {ij} \ mathbf {K} _ {0} \ mathbf {x} _ {0j } + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ sum _ {j = 1} ^ {N} \ varepsilon _ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} {\ text {Применение}} \ mathbf {K} _ {0} {\ text {к сумме}} \\\ sum _ {j = 1} ^ { N} \ varepsilon _ {ij} \ lambda _ {0j} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0j} + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ sum _ {j = 1} ^ {N} \ varepsilon _ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} {\ text {Использование Eq. }} (1) \ end {align}}}\ begin {align} \ mathbf {K} _0 \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ delta \ mathbf { K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i} (5) \\ \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {ij} \ mathbf {K} _0 \ mathbf {x} _ {0j} + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i} \ text {Применение} \ mathbf {K} _0 \ te xt {к сумме} \\ \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {ij} \ lambda_ {0j} \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0j} + \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {ij} \ mathbf {x} _ {0j} + \ lambda_ {0i } \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i} \ text {Используя уравнение. } (1) \ end {align}

Поскольку собственные векторы являются M0-ортогональными, когда M0является положительно определенным, мы можем удалить суммирование, умножив слева на x 0 i ⊤ { \ Displaystyle \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top}}\ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top :

Икс 0 я ⊤ ε II λ 0 я М 0 Икс 0 я + Икс 0 я ⊤ δ К Икс 0 я = λ 0 ix 0 я ⊤ M 0 ε iix 0 i + λ 0 ix 0 i ⊤ δ M x 0 i + δ λ ix 0 i ⊤ M 0 x 0 i. {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ varepsilon _ {ii} \ lambda _ {0i} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} + \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {M} _ {0} \ varepsilon _ {ii} \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda _ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {M } \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i }.}\ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ varepsilon_ {ii} \ lambda_ {0i} \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ { 0i} + \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {M} _0 \ varepsilon_ {ii} \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda_ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i}.

Снова используя уравнение (1):

x 0 i ⊤ K 0 ε iix 0 i + x 0 i ⊤ δ K x 0 i = λ 0 ix 0 i ⊤ M 0 ε iix 0 я + λ 0 ix 0 я ⊤ δ М х 0 я + δ λ ix 0 я ⊤ М 0 х 0 я. (6) {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {K} _ {0} \ varepsilon _ {ii} \ mathbf {x} _ {0i} + \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {M } _ {0} \ varepsilon _ {ii} \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda _ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i}. \ qquad (6)}\ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {K} _0 \ varepsilon_ {ii} \ mathbf {x} _ {0i} + \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {M} _0 \ varepsilon_ {ii} \ mathbf {x} _ {0i} + \ lambda_ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i}. \ qquad (6)

Два члена, содержащие ε ii, равны, потому что умножение слева (1) на x 0 i ⊤ {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top}}\ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top дает

x 0 i ⊤ K 0 x 0 i = λ 0 ix 0 i ⊤ M 0 x 0 i. {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {K} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {x} _ {0i } ^ {\ top} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i}.}\ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {K} _0 \ mathbf {x } _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i}.

Отмена этих членов в (6) оставляет

x 0 i ⊤ δ K x 0 i = λ 0 ix 0 i ⊤ δ M x 0 i + δ λ ix 0 i ⊤ M 0 x 0 i. {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda _ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda _ {i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {M} _ { 0} \ mathbf {x} _ {0i}.}\ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ delta \ mathbf {K} \ mathbf {x} _ {0i} = \ lambda_ {0i} \ mathbf {x} _ {0i} ^ \ top \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} + \ delta \ lambda_i \ mathbf { x} _ {0i} ^ \ top \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i}.

Перегруппировка дает

δ λ i = x 0 i ⊤ (δ K - λ 0 i δ M) x 0 ix 0 i ⊤ M 0 x 0 i {\ displaystyle \ delta \ lambda _ {i} = {\ frac {\ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i}} {\ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ mathbf {M} _ {0} \ mathbf {x} _ {0i} }}}\ delta \ lambda_i = \ frac {\ mathbf {x} ^ \ top_ { 0i} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i}} {\ mathbf {x} _ {0i} ^ \ наверх \ mathbf {M} _0 \ mathbf {x} _ {0i}}

Но согласно (2) этот знаменатель равен 1. Таким образом,

δ λ i = x 0 i ⊤ (δ K - λ 0 i δ M) x 0 i. {\ displaystyle \ delta \ lambda _ {i} = \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i}.}\ delta \ lambda_i = \ mathbf {x} ^ \ top_ {0i} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i}.

Затем, умножив уравнение (5) слева на x 0 k ⊤ {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {0k} ^ {\ top}}{\ displaystyle \ mathbf {x} _ { 0k} ^ {\ top}} :

ε ik = x 0 k ⊤ (δ K - λ 0 i δ M) x 0 i λ 0 i - λ 0 k, i ≠ k. {\ displaystyle \ varepsilon _ {ik} = {\ frac {\ mathbf {x} _ {0k} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf { M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i}} {\ lambda _ {0i} - \ lambda _ {0k}}}, \ qquad i \ neq k.}\ varepsilon_ { ik} = \ frac {\ mathbf {x} ^ \ top_ {0k} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ { 0i}} {\ lambda_ {0i} - \ lambda_ {0k}}, \ qquad i \ neq k.

Или изменив имя индексы:

ε ij = x 0 j ⊤ (δ K - λ 0 i δ M) x 0 i λ 0 i - λ 0 j, i ≠ j. {\ displaystyle \ varepsilon _ {ij} = {\ frac {\ mathbf {x} _ {0j} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf { M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i}} {\ lambda _ {0i} - \ lambda _ {0j}}}, \ qquad i \ neq j.}\ varepsilon_ {ij} = \ frac {\ mathbf {x} ^ \ top_ {0j} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x } _ {0i}} {\ lambda_ {0i} - \ lambda_ {0j}}, \ qquad i \ neq j.

Чтобы найти ε ii, используйте тот факт, что:

xi ⊤ M xi = 1 {\ displaystyle \ mathbf {x} _ {i} ^ {\ top} \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {i} = 1}\ mathbf {x} ^ \ top_i \ mathbf {M} \ mathbf {x } _i = 1

подразумевает:

ε ii = - 1 2 x 0 i ⊤ δ M x 0 i. {\ displaystyle \ varepsilon _ {ii} = - {\ tfrac {1} {2}} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i }.}\ varepsilon_ {ii} = - \ tfrac {1} {2} \ mathbf {x} ^ \ top_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i}.
Итоги
λ i = λ 0 i + x 0 i ⊤ (δ K - λ 0 i δ M) x 0 ixi = x 0 i (1 - 1 2 x 0 i ⊤ δ M x 0 я) + ∑ J знак равно 1 J ≠ я N Икс 0 J ⊤ (δ К - λ 0 я δ M) Икс 0 я λ 0 я - λ 0 jx 0 J {\ Displaystyle {\ begin {align} \ lambda _ {i} = \ lambda _ {0i} + \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i} \\\ mathbf {x} _ {i} = \ mathbf {x} _ {0i} \ left (1 - {\ tfrac {1} {2}} \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} \ right) + \ sum _ {j = 1 \ atop j \ neq i} ^ {N } {\ frac {\ mathbf {x} _ {0j} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x } _ {0i}} {\ lambda _ {0i} - \ lambda _ {0j}}} \ mathbf {x} _ {0j} \ end {align}}}\ begin {align} \ lambda_i = \ lambda_ {0i} + \ mathbf {x} ^ \ top_ {0i} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i} \\ \ mathbf {x} _i = \ mathbf {x} _ {0i} \ left (1 - \ tfrac {1} {2} \ mathbf {x} ^ \ top_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ mathbf {x} _ {0i} \ right) + \ sum_ {j = 1 \ atop j \ neq i} ^ N \ frac {\ mathbf {x} ^ \ top_ {0j} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf { x} _ {0i}} {\ lambda_ {0i} - \ lambda_ {0j}} \ mathbf {x} _ {0j} \ end {align}

для бесконечно малого δ K {\ displaystyle \ delta \ mathbf {K}}\ delta {\ mathbf {K}} и δ M {\ displaystyle \ delta \ mathbf {M}}\ delta {\ mathbf {M}} (члены высшего порядка в (3) пренебрежимо малы)

Результаты

Это означает, что можно эффективно выполнять анализ чувствительности на λ i как функцию изменений в записях матриц. (Напомним, что матрицы симметричны, поэтому изменение Kkℓтакже изменит Kℓk, следовательно, член (2 - δ kℓ).)

∂ λ i ∂ K (k ℓ) = ∂ ∂ К (k ℓ) (λ 0 i + x 0 i ⊤ (δ K - λ 0 i δ M) x 0 i) = x 0 i (k) x 0 i (ℓ) (2 - δ k ℓ) ∂ λ i ∂ M (k ℓ) = ∂ ∂ M (k ℓ) (λ 0 i + x 0 i ⊤ (δ K - λ 0 i δ M) x 0 i) = λ ix 0 i (k) x 0 я (ℓ) (2 - δ к ℓ). {\ displaystyle {\ begin {align} {\ frac {\ partial \ lambda _ {i}} {\ partial \ mathbf {K} _ {(k \ ell)}}} = {\ frac {\ partial} { \ partial \ mathbf {K} _ {(k \ ell)}}} \ left (\ lambda _ {0i} + \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K } - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i} \ right) = x_ {0i (k)} x_ {0i (\ ell)} \ left (2 - \ delta _ {k \ ell} \ right) \\ {\ frac {\ partial \ lambda _ {i}} {\ partial \ mathbf {M} _ {(k \ ell)}}} = {\ frac {\ partial} {\ partial \ mathbf {M} _ {(k \ ell)}}} \ left (\ lambda _ {0i} + \ mathbf {x} _ {0i} ^ {\ top} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda _ {0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i} \ right) = \ lambda _ {i} x_ {0i (k)} x_ {0i (\ ell)} \ left (2- \ delta _ {k \ ell} \ right). \ End {align}}}\ begin {align} \ frac {\ partial \ lambda_i} {\ partial \ mathbf {K} _ {(k \ ell)}} = \ frac {\ partial} { \ partial \ mathbf {K} _ {(k \ ell)}} \ left (\ lambda_ {0i} + \ mathbf {x} ^ \ top_ {0i} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ { 0i} \ delta \ mathbf {M} \ right) \ mathbf {x} _ {0i} \ right) = x_ {0i (k)} x_ {0i (\ ell)} \ left (2 - \ delta_ {k \ ell} \ right) \\ \ frac {\ partial \ lambda_i} {\ partial \ mathbf {M} _ {(k \ ell)}} = \ frac {\ partial} {\ partial \ mathbf {M} _ { (k \ ell)}} \ left (\ lambda_ {0i} + \ mathbf {x} ^ \ top_ {0i} \ left (\ delta \ mathbf {K} - \ lambda_ {0i} \ delta \ mathbf {M}) \ right) \ mathbf {x} _ {0i} \ right) = \ lambda_i x_ {0i (k)} x_ {0i (\ ell)} \ left (2- \ delta_ {k \ ell} \ right). \ end {align}

Аналогично

∂ xi ∂ K (k ℓ) = ∑ j = 1 j ≠ i N x 0 j (k) x 0 i (ℓ) (2 - δ k ℓ) λ 0 i - λ 0 jx 0 j ∂ xi ∂ M (k ℓ) = - x 0 ix 0 i (k) x 0 i (ℓ) 2 (2 - δ k ℓ) - ∑ j = 1 j ≠ i N λ 0 ix 0 j (k) x 0 i (ℓ) λ 0 i - λ 0 jx 0 j (2 - δ k ℓ). {\ displaystyle {\ begin {align} {\ frac {\ partial \ mathbf {x} _ {i}} {\ partial \ mathbf {K} _ {(k \ ell)}}} = \ sum _ {j = 1 \ atop j \ neq i} ^ {N} {\ frac {x_ {0j (k)} x_ {0i (\ ell)} \ left (2- \ delta _ {k \ ell} \ right)} { \ lambda _ {0i} - \ lambda _ {0j}}} \ mathbf {x} _ {0j} \\ {\ frac {\ partial \ mathbf {x} _ {i}} {\ partial \ mathbf {M} _ {(k \ ell)}}} = - \ mathbf {x} _ {0i} {\ frac {x_ {0i (k)} x_ {0i (\ ell)}} {2}} (2- \ delta _ {k \ ell}) - \ sum _ {j = 1 \ atop j \ neq i} ^ {N} {\ frac {\ lambda _ {0i} x_ {0j (k)} x_ {0i (\ ell)}} {\ lambda _ {0i} - \ lambda _ {0j}}} \ mathbf {x} _ {0j} \ left (2- \ delta _ {k \ ell} \ right). \ end {выровнено} }}\ begin {align} \ frac {\ partial \ mathbf {x} _i} {\ partial \ mathbf {K} _ {(k \ ell)}} = \ sum_ { j = 1 \ atop j \ neq i} ^ N \ frac {x_ {0j (k)} x_ {0i (\ ell)} \ left (2- \ delta_ {k \ ell} \ right)} {\ lambda_ { 0i} - \ lambda_ {0j}} \ mathbf {x} _ {0j} \\ \ frac {\ partial \ mathbf {x} _i} {\ partial \ mathbf {M} _ {(k \ ell)}} = - \ mathbf {x} _ {0i} \ frac {x_ {0i (k)} x_ {0i (\ ell)}} {2} (2- \ delta_ {k \ ell}) - \ sum_ {j = 1 \ atop j \ neq i} ^ N \ frac {\ lambda_ {0i} x_ {0j (k)} x_ {0i (\ ell)}} {\ lambda_ {0i} - \ lambda_ {0j}} \ mathbf { x} _ {0j} \ left (2- \ delta_ {k \ ell} \ right). \ end {align}
Существование собственных векторов

Обратите внимание, что в приведенном выше примере мы предположили, что как невозмущенная, так и возмущенная системы включают симметричные матрицы, что гарантирует существование N { \ displaystyle N}Nлинейно независимые собственные векторы. Проблема собственных значений, включающая несимметричные матрицы, не обязательно имеет N {\ displaystyle N}Nлинейно независимых собственных векторов, хотя достаточным условием является то, что K {\ displaystyle \ mathbf {K} }\ mathbf {K} и M {\ displaystyle \ mathbf {M}}\ mathbf {M} быть одновременно диагонализуемыми.

См. Также
Ссылки
  1. ^Rayleigh, JWS (1894). Теория звука. I (2-е изд.). Лондон: Макмиллан. С. 115–118. ISBN 1-152-06023-6.
  2. ^Trefethen, Lloyd N. (1997). Числовая линейная алгебра. SIAM (Филадельфия, Пенсильвания). п. 258. ISBN 0-89871-361-7.
Дополнительная литература

Книги

  • Ren-Cang Li (2014). "Матричная теория возмущений". В Hogben, Leslie (ed.). Справочник по линейной алгебре (Второе изд.). ISBN 1466507284.
  • Реллих, Ф., и Берковиц, Дж. (1969). Теория возмущений задач на собственные значения. CRC Press.
  • Bhatia, R. (1987). Границы возмущения собственных значений матрицы. SIAM.

Журнальные статьи

  • Саймон Б. (1982). Большие порядки и суммируемость теории возмущений собственных значений: математический обзор. International Journal of Quantum Chemistry, 21 (1), 3-25.
  • Крэндалл, М.Г., и Рабиновиц, П.Х. (1973). Бифуркация, возмущение простых собственных значений и линеаризованная устойчивость. Архив для рациональной механики и анализа, 52 (2), 161-180.
  • Стюарт, Г. У. (1973). Границы ошибок и возмущений для подпространств, связанных с некоторыми проблемами собственных значений. Обзор SIAM, 15 (4), 727-764.
  • Löwdin, P.O. (1962). Исследования по теории возмущений. IV. Решение проблемы собственных значений с помощью формализма проекционного оператора. Журнал математической физики, 3 (5), 969-982.
Последняя правка сделана 2021-05-18 09:26:00
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте