QR-алгоритм: алгоритм решения полной проблемы собственных значений, основанный на QR-разложении матриц. QR-разложение представление матрицы в виде произведения ортогональной матрицы и верхнетреугольной матрицы.
В ходе QR алгоритма делаем QR-разложение исходной матрицы:

. Далее перемножаем

и получаем

, которую опять раскладываем на

. И т.д. Критерий останова – это соблюдение условия, что все поддиагональные элементы матрицы

по модулю меньше некоторого заранее заданного числа

, характеризующего точность вычислений.
Вопрос. Почему можно утверждать, что на диагонали конечной матрицы

будут лежать собственные значения исходной матрицы?