3 matches
-
În matematică și analiză numerică, procedeul Gram-Schmidt este o metodă de ortogonalizare a unei mulțimi de vectori într-un spațiu cu produs scalar, în mod obișnuit în spațiul euclidian R. se execută pe o mulțime finită liniar independentă "S" = {"v", ..., "v"} și produce o mulțime ortogonală "S"<nowiki>'</nowiki> = {"u", ..., "u"} care
Procedeul Gram–Schmidt () [Corola-website/Science/309782_a_311111]
-
cu precizie finită. Următorul algoritm implementează procedeul Gram-Schmidt stabilizat. Vectorii v, ..., v sunt înlocuiți de vectori ortonormali care generează același subspațiu. Costul acestui algoritm este asimptotic 2"kn" operații în virgulă mobilă, unde "n" este dimensiunea vectorilor. Alți algoritmi de ortogonalizare folosesc transformările Householder sau rotațiile Givens. Algoritmii cu transformări Householder sunt mai stabili decât procedeul Gram-Schmidt stabilizat. Pe de altă oarte, procedeul Gram-Schmidt dă al formula 30-lea vector ortogonalizat după a formula 30-a iterație, în vreme ce tehnica cu reflectorii Householder produce toți vectorii
Procedeul Gram–Schmidt () [Corola-website/Science/309782_a_311111]
-
proprii liniar independenți, în care caz ea se zice "degenerată", iar numărul maxim de vectori proprii liniar independenți care îi corespunde este "ordinul de degenerare"; fenomenul se numește "degenerescență". Acești vectori nu sunt, în general, ortogonali, însă există metode de ortogonalizare prin care se poate construi, în subspațiul invariant asociat unei valori proprii degenerate, un sistem echivalent de vectori ortogonali. Împărțind fiecare vector propriu prin norma sa, se obține un sistem "ortonormat" "complet" de vectori proprii, caracterizat prin unde formula 34 e
Mecanică cuantică () [Corola-website/Science/297814_a_299143]