在实际的工程计算中,经常会遇到求n阶方阵A的特征值(Eigenvalue)与特征向量 Eigenvector)的问题。对于一个方阵A,如果数值λ使方程组 Ax=x 即(A-In)x=0有非零解向量(Solution Vector)x,则称λ为方阵A的特征值,而非零向量x为 特征值λ所对应的特征向量,其中In为n阶单位矩阵

一、案例 二、概念和公式的引出 三、进一步的练习

3.1弹性力学平面问题的基本方程 3.2单元位移函数 3.3单元载荷移置 3.4单元刚度矩阵 3.5单元刚度矩阵的性质与物理意义 3.6整体分析 3.7约束条件的处理 3.8整体刚度矩阵的特点与存储方法 3.9方程组解法

2.1 弹性力学平面问题的基本方程 2.2 单元位移函数 2.3 单元载荷移置 2.4 单元刚度矩阵 2.5 单元刚度矩阵的性质与物理意义 2.6 整体分析 2.7 约束条件的处理 2.8 整体刚度矩阵的特点与存储方法 2.9 方程组解法

一、一个方程的情形 二、方程组的情形 三、小结与思考题

一、松弛迭代计算公式 赛德尔迭代法的迭代公式可表示为

一、向量范数 定义1.对于n维向量空间R”中任意一个向量x, 若存在唯一一个实数∈R与x对应,且满足 (1)(正定性)≥0,且Vx∈,=0x=0; (2)(齐次性)axa,ver,a∈R (3)(三角不等式)x+y,Vx,y∈r\ 则称为向量x的范数

2-3直接三角分解法 一、 Gauss消去法消元过程的矩阵描述

一、对角占优矩阵 若矩阵A=(a)nn满足

基本要求 1、熟练掌握向量和矩阵范数的定义及其性质; 2、掌握条件数的定义,并能用条件数估计线性方程组接解的误差和病态特征;