ordschur

Переупорядочьте собственные значения в разложении Шура

свернуть все на странице

Синтаксис

[US,TS] = ordschur(U,T,select)
[US,TS] = ordschur(U,T,keyword)
[US,TS] = ordschur(U,T,clusters)

Описание

[US,TS] = ordschur(U,T,select) переупорядочивает разложение Шура X = U*T*U' произведенный [U,T] = schur(X) и возвращает переупорядоченную матрицу Шура TS и ортогональный матричный US, таким образом, что X = US*TS*US'.

В этом переупорядочении выбранный кластер собственных значений появляется в ведущих (верхних левых) диагональных блоках квазитреугольной матрицы Шура TS. Ведущие столбцы US охватите соответствующее инвариантное подпространство. Логический векторный select задает выбранный кластер как e(select), где e = ordeig(T).

[US,TS] = ordschur(U,T,keyword) устанавливает выбранный кластер включать все собственные значения в область, заданную keyword.

пример

[US,TS] = ordschur(U,T,clusters) переупорядочивание несколько кластеров одновременно. ordschur сортирует заданные кластеры в порядке убывания по диагонали TS, с кластером самого высокого индекса, появляющегося в левом верхнем углу.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Вычислите факторы Шура матрицы, затем переупорядочьте факторы согласно заданному упорядоченному расположению собственных значений.

Найдите разложение Шура матричного X. Разложение Шура производит верхнюю квазитреугольную матрицу T и унитарная матрица U таким образом, что X=UTU*.

X = magic(6);
[U,T] = schur(X)
U = 6×6

    0.4082   -0.2887    0.4082    0.5749    0.5000   -0.0530
    0.4082    0.5774    0.4082   -0.3333   -0.0000   -0.4714
    0.4082   -0.2887    0.4082   -0.2416   -0.5000    0.5244
    0.4082    0.2887   -0.4082    0.5749   -0.5000   -0.0530
    0.4082   -0.5774   -0.4082   -0.3333   -0.0000   -0.4714
    0.4082    0.2887   -0.4082   -0.2416    0.5000    0.5244


T = 6×6

  111.0000    0.0000   -0.0000    0.0000    0.0000   -0.0000
         0   27.0000   -0.0000  -28.3164  -15.5885  -13.0454
         0         0  -27.0000   18.0000   22.0454  -12.7279
         0         0         0    9.7980    0.0000    6.9282
         0         0         0         0   -0.0000    0.0000
         0         0         0         0         0   -9.7980

Начиная с T является треугольным, диагональ T содержит собственные значения исходного матричного X.

Переупорядочьте разложение Шура так, чтобы собственные значения были в двух кластерах с кластером отрицательных собственных значений, появляющихся первых по диагонали TS.

[US,TS] = ordschur(U,T,'lhp')
US = 6×6

    0.4082    0.2887    0.2746   -0.4082   -0.4826    0.5244
    0.4082    0.2887    0.2990   -0.4082    0.5213   -0.4714
    0.4082   -0.5774   -0.5736   -0.4082   -0.0386   -0.0530
   -0.4082   -0.2887    0.2075   -0.4082    0.5151    0.5244
   -0.4082   -0.2887    0.3662   -0.4082   -0.4765   -0.4714
   -0.4082    0.5774   -0.5736   -0.4082   -0.0386   -0.0530


TS = 6×6

  -27.0000   19.0919   18.6997   -0.0000   -9.7888   12.7279
         0   -0.0000    0.3800    0.0000   15.6493  -15.5227
         0         0   -9.7980    0.0000   -2.4773    8.7185
         0         0         0  111.0000   -0.0000   -0.0000
         0         0         0         0   27.0000  -26.3600
         0         0         0         0         0    9.7980

Входные параметры

свернуть все

Унитарная матрица в виде матричного U возвращенный [U,T] = schur(X). Матричный U удовлетворяет свойствам X = U*T*U' и U'*U = eye(size(X)).

Если U и T не формируйте допустимое разложение Шура, затем ordschur не производит ошибку и возвращает неправильные результаты.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Матрица Шура в виде верхней квазитреугольной матрицы T возвращенный [U,T] = schur(X). Матричный T удовлетворяет X = U*T*U'.

Если U и T не формируйте допустимое разложение Шура, затем ordschur не производит ошибку и возвращает неправильные результаты.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Кластерный селектор в виде логического вектора с длиной равняется количеству собственных значений. Собственные значения появляются по диагонали матричного T произведенный [U,T] = schur(X).

Типы данных: логический

Ключевое слово области собственного значения в виде одной из опций в этой таблице.

Опция

Выбранная область

(e = ordeig(T))

'lhp'

Левая полуплоскость (real(e) < 0)

'rhp'

Правая полуплоскость (real(e) >= 0)

'udi'

Внутренняя часть единичного диска (abs(e) < 1)

'udo'

Внешний вид единичного диска (abs(e) >= 1)

Кластерные индексы в виде вектора из положительных целых чисел с длиной равняются количеству собственных значений. clusters присвоения каждое собственное значение, возвращенное e = ordeig(T) к различному кластеру. Все собственные значения с тем же значением индекса в clusters сформируйте один кластер.

Пример: ordschur(U,T,[1 1 2 3 3]) группы пять собственных значений в три кластера.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Переупорядоченные матрицы, возвращенные как матрицы, которые удовлетворяют X = US*TS*US'.

US унитарная матрица и TS является квазитреугольным.

Больше о

свернуть все

Квазитреугольный

Верхняя квазитреугольная матрица может следовать из разложения Шура или обобщила Шура (QZ) разложение действительных матриц. Эти матрицы являются блоком, верхним треугольный с блоками 2 на 2 и 1 на 1 по диагонали.

Собственные значения этих диагональных блоков являются также собственными значениями матрицы. Блоки 1 на 1 соответствуют действительным собственным значениям, и блоки 2 на 2 соответствуют комплексно-сопряженным парам собственного значения.

Советы

  • Если T имеет комплексно-сопряженные пары (ненулевые элементы на поддиагонали), затем необходимо переместить пару в тот же кластер. В противном случае, ordschur действия, чтобы держать пару вместе:

    • Если select различный для двух собственных значений в сопряженной паре, затем ordschur обработки оба, как выбрано.

    • Если clusters различный для двух собственных значений в сопряженной паре, затем ordschur обработки оба как часть кластера с большим индексом.

Расширенные возможности

Смотрите также

| |

Представлено до R2006a

Документация MATLAB

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте