El método de Jacobi para valores propios es un algoritmo iterativo para calcular los valores propios y los vectores propios de una matriz simétrica real . Nombrado en honor a Carl Gustav Jacob Jacobi , quien propuso este método en 1846 [1] , aunque el método solo comenzó a usarse en la década de 1950 con la llegada de las computadoras [2] .
Sea una matriz simétrica y sea una matriz de rotación . Después
es simétrico y similar a una matriz .
Además, contiene los siguientes componentes:
donde y .
Como es una matriz ortogonal, las matrices y tienen las mismas normas de Frobenius (raíces de las sumas de los cuadrados de todos los componentes), y podemos optar por que , y en este caso tenga una mayor suma de los cuadrados de los elementos diagonales:
Igualando esto a cero, obtenemos
si , entonces
Para lograr el efecto óptimo, es necesario exigir que sea el elemento fuera de la diagonal más grande en valor absoluto, el llamado. elemento básico .
El método de Jacobi para autovalores rota hasta que la matriz es casi diagonal. Entonces los elementos de la diagonal aproximan los valores propios de la matriz .