Зачем нужно число обусловленности
Число обусловленности κ₂(A) — отношение наибольшего и наименьшего сингулярных значений. Оно показывает потенциальное усиление относительной ошибки при решении Ax=b. Для несамосопряжённых матриц модулей собственных значений недостаточно. В проверочном примере используется запись «κ₂(P(A))=max|P(λᵢ)|/min|P(λᵢ)|», так что при перестановке коэффициентов смысл расчёта меняется.
Для этой модели используется запись «κ₂(P(A))=max|P(λᵢ)|/min|P(λᵢ)|». В пятой группе исходная матрица включена в многочлен P(A)=k₀I+k₁A+k₂A². Для диагонализуемой A собственные значения P(A) равны P(λ), но кратность и дефектность потребуют отдельного учёта. Например, на странице «Обусловленность квадратичного многочлена матрицы» можно изменить A₁₂=A₂₁ и сравнить значение результата с исходным примером.
Что означают исходные числа
Коэффициенты задаются непосредственно: A₁₁, A₁₂=A₂₁, A₂₂. Дальше используются Коэффициент I, Коэффициент A, Коэффициент A², Правая часть x, Правая часть y, Порог невырожденности. Каждое число входит в матрицу, её проверку, выбранный вектор либо критерий численной допустимости. Для этого оператора важно явно указать A₁₁, A₁₂=A₂₁, A₂₂: от этих величин зависит матрица и последующий результат.
В примере Начальные значения: A₁₁ = 2, A₁₂=A₂₁ = 0.5, A₂₂ = 4, Коэффициент I = 1, Коэффициент A = 2, Коэффициент A² = 0.1, Правая часть x = 1, Правая часть y = 2, Порог невырожденности = 1e-07. Размерность матрицы задана явно — введите коэффициенты в подписанные поля и сравните не только первый результат, но и контрольные инварианты. Например, на странице «Обусловленность квадратичного многочлена матрицы» можно изменить A₂₂ и сравнить значение результата с исходным примером.
Порядок вычисления
Сначала строится оператор по выбранной модели. Затем рассчитываются Число обусловленности κ₂, Наибольшее сингулярное значение, Наименьшее сингулярное значение. Для симметричного оператора используется устойчивое диагонализующее преобразование; в задачах с дефектностью применяются точные алгебраические критерии. Критерии применяются именно к модели «κ₂(P(A))=max|P(λᵢ)|/min|P(λᵢ)|»; при переходе к другой матрице вычислительную постановку нужно проверить заново.
При численных операциях округление производится при выдаче ответа, а промежуточные вычисления идут с двойной точностью. Результат нельзя безоговорочно переносить на матрицы других размеров и с другой структурой. Например, на странице «Обусловленность квадратичного многочлена матрицы» можно изменить Коэффициент I и сравнить значение результата с исходным примером.
Чтение результата
Для исходного примера получено: Число обусловленности κ₂ = 2.1359222, Наибольшее сингулярное значение = 10.931888, Наименьшее сингулярное значение = 5.1181116, Устойчивость: 1/κ₂ = 0.46818184. Сопоставление нескольких этих величин помогает увидеть как алгебраическое свойство оператора, так и качество вычисления. Практический контроль проводится для случая «Обусловленность квадратичного многочлена матрицы», а не для абстрактной матрицы без заданных коэффициентов.
После расчёта система решается с выбором ведущего элемента; невязка ||Ax−b|| позволяет проверить, воспроизводит ли найденный вектор исходную правую часть. Малой невязки недостаточно для уверенности при огромной κ₂. Например, на странице «Обусловленность квадратичного многочлена матрицы» можно изменить Коэффициент A и сравнить значение результата с исходным примером.
Особые случаи и ограничения
Обусловленность в евклидовой норме определяется сингулярными значениями; нулевое минимальное значение означает вырожденность. Отдельно проверяйте входы A₁₁, A₁₂=A₂₁, A₂₂: именно они могут приблизить оператор к предельному математическому случаю.
При близких собственных числах геометрическая кратность не определяется только числом совпавших значений. Величины, описывающие невырожденность, трактуйте с учётом установленного допуска. За пределами семейства формула не заменяет общий символический расчёт матриц. Например, на странице «Обусловленность квадратичного многочлена матрицы» можно изменить Коэффициент A² и сравнить значение результата с исходным примером.
Для чего применять в практике
В линейных моделях спектр описывает независимые направления, определённость позволяет оценить квадратичный функционал, а число обусловленности — устойчивость расчёта. Полярное разложение разделяет вращательную и растягивающую части. Для оценки полезно отслеживать, как изменение коэффициентов отражается на инвариантах в модели «κ₂(P(A))=max|P(λᵢ)|/min|P(λᵢ)|».
Сравнивайте результаты при изменении значимых коэффициентов, особенно если оператор близок к особой точке: Матрица [1,2], Матрица [2,1], Матрица [2,2]. Не используйте результат в качестве доказательства вне указанных ограничений. Например, на странице «Обусловленность квадратичного многочлена матрицы» можно изменить Правая часть x и сравнить значение результата с исходным примером.
Формула расчёта
κ₂(P(A))=max|P(λᵢ)|/min|P(λᵢ)|
Проверенные примеры
Начальные значения: A₁₁ = 2, A₁₂=A₂₁ = 0.5, A₂₂ = 4, Коэффициент I = 1, Коэффициент A = 2, Коэффициент A² = 0.1, Правая часть x = 1, Правая часть y = 2, Порог невырожденности = 1e-07.
Калькулятор выдаёт: Число обусловленности κ₂ = 2.1359222, Наибольшее сингулярное значение = 10.931888, Наименьшее сингулярное значение = 5.1181116, Устойчивость: 1/κ₂ = 0.46818184. Измените один из параметров и сравните показанные величины.
Как пользоваться онлайн-калькулятором
- Введите A₁₁, A₁₂=A₂₁, A₂₂, Коэффициент I, Коэффициент A, Коэффициент A², Правая часть x, Правая часть y, Порог невырожденности.
- Расчёт основан на модели «κ₂(P(A))=max|P(λᵢ)|/min|P(λᵢ)|». Перед применением проверьте её симметрию, размерность и допустимость выбранных коэффициентов.
- Сравните Число обусловленности κ₂, Наибольшее сингулярное значение, Наименьшее сингулярное значение, Устойчивость: 1/κ₂. При проверке устойчивости отдельно используйте оценку погрешности или невязку.