Создан заказ №2991021
9 мая 2018
Анализ изображений на основе теории собственных значений
Как заказчик описал требования к работе:
Начало есть, но мало, страниц 15.
Код писать не надо, больше анализ.
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Методы решения задачи собственных значений условно можно разделить на две группы: итерационные методы и методы преобразования подобия. Распространенным методом вычисления наибольших или наименьших собственных значений является метод прямых итераций (степенной метод, метод релаксаций). Однако на скорость сходимости решения влияет отношение величины искомого собственного значения к ближайшему собственному значению. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Если это отношение близко к единице, то сходимость оказывается медленной. Скорость сходимости итерационного процесса зависит еще и от того, насколько удачно выбран начальный вектор.
Методы преобразований подобия применяются с целью получить из исходной матрицы новую, но более простого вида, хотя и с теми же собственными значениями. Наибольшее распространение получили методы Якоби, Гивенса и Хаусхолдера. Метод Хаусхолдера позволяет прийти к результату быстрее, чем метод Гивенса, так как он связан с выполнением меньшего числа, хотя и более сложных преобразований.
Методы понижения порядка матриц (конденсации) можно условно отнести к методам преобразования подобия, так как цель понижения порядка матрицы заключается в формировании матрицы меньшего порядка, которая была бы подобна исходной матрице в том смысле, что собственные значения этих матриц в заданном диапазоне совпадали бы с заданной точностью. Методы конденсации делят все признаки на основные (удерживаемые) и вспомогательные (исключаемые). Затем используется предположение о зависимости вспомогательных признаков от основных, что позволяет в дальнейшем их исключить. Одной из первых реализаций идеи понижения порядка матриц стал метод статической конденсации, или метод Гайана, предложенный в 1965 г. для решения обобщенной задачи собственных значений, возникающей при расчете колебаний конечно-элементных моделей. Метод определяет наименьшие собственные значения и требует предварительного выбора основных и вспомогательных переменных. Метод частотной конденсации представляет следующий шаг развития методов конденсации и в отличие от статической конденсации имеет формализованную процедуру выбора основных переменных. Метод частотной конденсации позволяет находить все собственные значения в заданном интервалеПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
3000 ₽
Заказчик оплатил в рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией, чтобы исполнитель повысил уникальность работы
16 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Анализ изображений на основе теории собственных значений.docx
2020-05-07 23:13
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Отличная работа. Сделано то, за что никто не брался. Отвечал быстро, всё качественно. Спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
