I matematikk , den itererte kraft -metoden eller krefter metode er en algoritme for beregning av den dominante eigenverdi av en matrise . Selv om denne algoritmen er enkel å implementere og populær, konvergerer den ikke veldig raskt.
Gitt en matrise A , ser vi etter en egenverdi med større modul og en tilhørende egenvektor. Den beregning av egenverdiene er generelt ikke direkte er mulig (med en lukket formel): en bruker deretter iterative metoder, og fremgangsmåten av kreftene er den enkleste av dem.
Metoden er basert på følgende teorem, basert på Jordans reduksjon .
Teorem - La A være en kvadratmatrise av orden n og (λ 1 , λ 2 , ..., λ n ) dens egenverdier. Vi antar :
Vi betrakter den direkte summen ℂ n = E ⊕ F der E er det karakteristiske underområdet til A assosiert med egenverdien λ 1 , og F er det karakteristiske underområdet til A assosiert med de andre egenverdiene.
Så hvis w (0) ∉ F , sekvensen av vektorer ( w ( n ) ) definert av gjentakelsesforholdet
sjekket
Når de algebraiske og geometriske multiplikasjonene assosiert med egenverdien λ 1 er like, oppfører seg konvergenshastigheten til algoritmen , der λ 1 og λ 2 er de største og nest største egenverdiene (i absolutt verdi). Konvergens er ellers mye langsommere, og oppfører seg som generelt.
Denne numeriske metoden ble designet av den italienske ingeniøren L. Vianello for å beregne kritisk belastning av spenning av elastisk nett, og unngå den sekulære determinanten . A. Stodola brukte det i sin avhandling om turbiner for å beregne de første egenfrekvensene til akslene til roterende maskiner .
Denne algoritmen brukes i sammenhenger der bruk av matrisen bare på tvers av produkter er en fordel, for eksempel for veldig store matriser som brukes i PageRank .
Andre metoder for å beregne egenverdier, det er metoden for omvendt kraft (in) , Lanczos-algoritmen , iterasjonen Rayleigh , LOBPCG (in) og QR-algoritmen (in) (basert på QR-dekomponering ).