Sous-sections

5.8 Methode de la puissance itérée

Détermination de la plus grande des v.p. $\lambda_{n}=\lambda_{max}$

Principe
 

\begin{displaymath}
X_{0}\in\mathbb{R}^{n}\mbox{ avec }X_{0}=\sum_{i=1}^{n}{\alpha_{i}\Lambda_{i}}\end{displaymath}


\begin{displaymath}
X_{1}=A.X_{0}=\sum_{i=1}^{n}{\alpha_{i}\lambda_{i}\Lambda_{i}}\end{displaymath}


\begin{displaymath}
X_{k}=A.X_{k-1}=\sum_{i=1}^{n}{\alpha_{i}\lambda_{i}^{k}\Lambda_{i}}\end{displaymath}


\begin{displaymath}
\frac{\vert\vert X_{k+1}\vert\vert}{\vert\vert X_{k}\vert\vert}\rightarrow\lambda_{n}=\lambda_{max}\end{displaymath}

Algorithme
10

\begin{algorithm}
% latex2html id marker 1305\par
\caption{puissance itérée
}...
...varepsilon$
\par
$\lambda_{n}\leftarrow\gamma_{k}$\end{list}\par
\end{algorithm}

5.8.1 Iteration inverse

Détermination d'une valeur propre $\lambda_{m}$
et du vecteur propre associé $\Lambda_{m}$

Principe:
$B\in\mathbb{R}^{n}$ et $\tau\approx\lambda_{m}$

\begin{displaymath}
(A-\tau*Id)Y=B\mbox{ avec }B=\sum_{i=1}^{n}{\beta_{i}\Lambda_{i}}\end{displaymath}


\begin{displaymath}
\leadsto Y=\sum_{i=1}^{n}{\frac{\beta_{i}}{\lambda_{i}-\tau}\Lambda_{i}}\approx\frac{\beta_{m}}{\lambda_{m}-\tau}\Lambda_{m}\end{displaymath}

Algorithme11
 

\begin{algorithm}
% latex2html id marker 1360\par
\caption{puissance inverse
...
...$\lambda_{m}=\tau_{k}\mbox{ et }\Lambda_{m}=Y_{k}$\end{list}\par
\end{algorithm}


Pr. Marc BUFFAT
marc.buffat@univ-lyon1.fr
2007-11-26