Задачи, приводящие к проблеме собственных значений
Лекция 10
Проблема собственных значений
Часть III. Алгебраическая проблема собственных значений
Задачи, приводящие к проблеме собственных значений
Задача о собственных значениях возникает не только в задачах механики. В частности, к ней приводят математические модели явлений в таких научных дисциплинах, как геометрия, астрономия, физика. Второе название характеристического уравнения вековое уравнение связано с тем, что это уравнение встречается при исследовании вековых возмущений движения планет. В данном пособии рассматривается задача о собственных значениях:
(10.1)
только для случая, когда матрица симметрична и положительно определена. Это ограничение связано с тем, что в задачах механики, приводящим к проблеме собственных значений, в подавляющем большинстве случаев матрицы жесткости и матрицы масс механических систем являются именно симметричными и положительно определенными. Причины этого уже обсуждались в третьей лекции.
Как возникает проблема собственных значений в задачах механики? Разберем подробно этот вопрос на примере двухстепенной механической системы, изображенной на рис. 10.1. Эта система представляет собой два одинаковых груза, соединенных между собой и с неподвижными опорами при помощи трех одинаковых невесомых пружин.
Составим уравнения движения этой системы. Чаще всего для этого самым удобным способом является использование уравнений Лагранжа второго рода:
, (10.2)
где – количество степеней свободы системы;
– обобщенные координаты;
– обобщенные силы;
– кинетическая и потенциальная энергии системы.
Потенциальная энергия системы складывается из потенциальных энергий трех пружин:
(10.3)
Кинетическая энергия системы складывается из кинетических энергий двух грузов:
. (10.4)
Здесь мы рассматриваем собственные колебания системы, следовательно, .
Согласно (10.2), (10.3) и (10.4) слагаемые первого уравнения Лагранжа для данной системы будут:
(10.5)
следовательно, первое уравнение имеет вид
(10.6)
Аналогично получаем второе уравнение
(10.7)
Выпишем оба уравнения в виде системы:
(10.8)
или в матричном виде
, (10.9)
где
. (10.4)
Решение уравнения (10.9), как положено (см, например, [10.1]), будем искать в виде
. (10.11)
В результате подстановки (10.11) в (10.9) получим
. (10.12)
Если обозначить , то нетрудно заметить, что (10.12) полностью совпадает с (10.1).
Итак, на простом примере (рис. 10.1) мы увидели, каким образом в задачах механики может возникать задача о собственных значениях. Осталось разобраться, как можно эту задачу решать, и каков физический смысл полученного решения. Уравнение (10.12) несложно привести к следующему виду:
. (10.13)
Полученная однородная система линейных уравнений (правые части равны нулю), согласно одной из основных теорем линейной алгебры (см, например, [10.2]), имеет ненулевые решения тогда и только тогда, когда определитель этой системы равен нулю:
(10.14)
Уравнение (10.14) называется характеристическим уравнением матрицы и решение его сводится к отысканию корней полинома
-й степени.
В рассмотренном выше примере (10) характеристическое уравнение
(10.15)
является квадратным уравнением:
(10.16)
и имеет два корня: , которые и являются собственными значениями. Кстати, если вы сами еще этого не заметили, отметим, что для упрощения вычислений мы положили в (10.10)
.
Теперь, зная собственные значения матрицы, можно определить и соответствующие им собственные вектора. Для того чтобы определить первый собственный вектор, надо в уравнение (10.13) подставить вместо найденное
и найти ненулевой вектор, являющийся решением этой системы:
(10.17)
Здесь следует сделать два замечания:
1. Найденный в (10.17) вектор не единственное возможное решение. Нетрудно убедиться, что решением системы (10.17) является любой вектор, кратный найденному
, например,
и, вообще, любой вектор вида
, где
– произвольное число, не равное нулю. Таким образом, правильнее было бы говорить о собственном направлении, а не о собственном векторе. Но мы, естественно, следуем установившейся в литературе терминологии.
2. Вообще говоря, собственным вектором матрицы называется такой вектор
, который после умножения на эту матрицу не меняет своего направления
. Очевидно, этому определению удовлетворяют все вектора, о которых шла речь в первом замечании. Однако на практике удобно из этого бесконечного множества одинаково направленных векторов выбирать один по какому-то одному правилу. Есть разные варианты для выбора такого правила, однако чаще всего принято выбирать вектор с единичной длиной. Так, вектор, найденный в (10.17), согласно этому правилу следует разделить на его длину
. Нормированный собственный вектор, соответствующий первому собственному значению, следовательно, будет
. (10.18)
Здесь, кстати, мы первый раз применили обычное обозначение для собственного вектора, которого будем придерживаться и в дальнейшем: чтобы отличать собственный вектор от произвольного вектора , собственный вектор обозначается строчной буквой с индексом. Индекс указывает, какому собственному значению соответствует данный собственный вектор.
Теперь, совершенно аналогично, определяем второй собственный вектор, соответствующий собственному значению :
. (10.19)
Итак, решение задачи о собственных значениях получено. Осталось разобраться в его физическом смысле. Вспомним, что мы пришли к задаче о собственных значениях (10.12)
после того как для поиска решения системы дифференциальных уравнений (10.9)
использовали представление (10.11)
.
При этом для упрощения выкладок было введено обозначение .
![]() |
Определив таким образом





После подробного разбора простого примера может возникнуть впечатление, что никаких сложностей в задаче о собственных значениях нет. Для ее решения, похоже, надо всего-навсего:
1) определить корни полинома -й степени:
;
2) определить вектора, соответствующие полученным собственным значениям.
Увы, все не так просто. Хотя такой подход в принципе осуществим, для решения задачи о собственных значениях он крайне неэффективен. Когда приходится иметь дело с полиномами степени 5 и выше, для нахождения его корней мы не можем воспользоваться явными формулами, как в случае квадратного уравнения. Еще в начале прошлого века Галуа[1] доказал, что для нахождения корней многочлена пятой степени не существует алгебраической формулы. Поэтому для нахождения корней такого полинома приходится прибегать к численным итерационным методам. Для полиномов общего вида такие методы разработаны и хорошо исследованы (методы Берстоу, Мюллера, Лина,Лобачевского-Греффе, Бернулли и др.[10.3, 10.4]). Однако попытка использовать их для задачи (10.1) в случае матрицы с размерностью в несколько сотен даже современные компьютеры заставило бы трудиться безостановочно в течение нескольких часов.
К счастью из (10.14) является довольно частным случаем полинома. Как уже отмечалось в 3-й лекции, в задачах механики, как правило, приходится иметь дело с симметричными положительно определенными матрицами. В этом случае возможно использование значительно более «быстрых» алгоритмов.
Литература
10.1. Понтрягин Л.С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. – М.: Физматгиз, 1961. – 312с.
10.2. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Линейная алгебра. – М.: Наука, 1978. – 304с.
10.3. Хемминг Р.В. Численные методы для научных работников и инженеров. – М.: Наука, 1972. – 400с.
10.4. Хаусхолдер А.С. Основы численного анализа. – М.: ИЛ, 1956. – 320с.
[1] Галуа Эварист (1811-1832) – французский математик. Труды по теории алгебраических уравнений положили начало развитию современной алгебры. Научное наследие Галуа – небольшое число весьма кратко написанных работ, из-за новизны идей, не понятых при жизни Галуа. Погиб на дуэли.