下一节:位移-逆QEP
上一级:谱变换在二次特征值问题中的应用
上一节:逆QEP
通过一个位移
\lambda=\mu+\sigma,
我们可以得到位移后的二次特征值问题(QEP):
\left(\mu^2 \widehat{M} + \mu \widehat{C} + \widehat{K} \right) x = 0, \tag{9.16}
其中\widehat{M}=M,
\widehat{C} = C + 2\sigma M,
以及
\widehat{K} = K + \sigma C + \sigma^2 M。
这个位移将原问题(9.1)中接近\sigma的特征值\lambda转换为接近0的特征值\mu。
相应的广义“线性”特征值问题(再次使用\lambda而非\mu表示)为:
\begin{bmatrix}{0} & {I} \\ {-\widehat{K}} & {-\widehat{C}}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}{x} \\ {(\lambda-\sigma)x}\end{bmatrix} = (\lambda-\sigma)\begin{bmatrix}{I} & {0} \\ {0} & {\widehat{M}}\end{bmatrix} \begin{bmatrix}{x} \\ {(\lambda-\sigma)x}\end{bmatrix}
或者
\begin{bmatrix}{0} & {\widehat{K}} \\ {\widehat{K}} & {\widehat{C}}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}{x} \\ {(\lambda-\sigma)x}\end{bmatrix} = (\lambda-\sigma)\begin{bmatrix}{\widehat{K}} & {0} \\ {0} & {-\widehat{M}}\end{bmatrix} \begin{bmatrix}{x} \\ {(\lambda-\sigma)x}\end{bmatrix},
如果希望保持矩阵三元组\{M,K,C\}的厄米性质。
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Susan Blackford
2000-11-20