Kosinus-sinus dekompozicija ortogonalnih matrica malog reda

Σχετικά έγγραφα
1 Promjena baze vektora

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Operacije s matricama

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

Elementi spektralne teorije matrica

1.4 Tangenta i normala

Dijagonalizacija operatora

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

18. listopada listopada / 13

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a.

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

7 Algebarske jednadžbe

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička analiza 26. predavanje

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Linearna algebra Materijali za nastavu iz Matematike 1

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

IZVODI ZADACI (I deo)

Teorijske osnove informatike 1

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos

5. Karakteristične funkcije

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE. 1.1 Ortonormirani skupovi

Algebra Vektora. pri rješavanju fizikalnih problema najčešće susrećemo skalarne i vektorske

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA.

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE

Uvod u teoriju brojeva

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

6 Primjena trigonometrije u planimetriji

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Signali i sustavi - Zadaci za vježbu II. tjedan

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ

radni nerecenzirani materijal za predavanja

Trigonometrijski prikaz kompleksnog broja

21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI

Prikaz sustava u prostoru stanja

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2

Teorem 1.8 Svaki prirodan broj n > 1 moºe se prikazati kao umnoºak prostih brojeva (s jednim ili vi²e faktora).

Deljivost. 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18.

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo:

SISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK

Kaskadna kompenzacija SAU

Matrice linearnih operatora i množenje matrica. Franka Miriam Brückler

Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova

RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA.

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

1. Osnovne operacije s kompleksnim brojevima

Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

Funkcija (, ) ima ekstrem u tocki, ako je razlika izmedju bilo koje aplikate u okolini tocke, i aplikate, tocke, : Uvede li se zamjena: i dobije se:

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

PRAVAC. riješeni zadaci 1 od 8 1. Nađite parametarski i kanonski oblik jednadžbe pravca koji prolazi točkama. i kroz A :

Transcript:

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 1/14 Hrvatski matematički elektronski časopis mathe Broj 10 http://emathhr/ Kosinus-sinus dekompozicija ortogonalnih matrica malog reda Sadržaj: Vjeran Hari i Vida Zadelj-Martić 1 Uvod u kosinus-sinus dekompoziciju Singularna dekompozicija matrice reda dva 3 CS dekompozicija ortogonalnih matrica reda i 3 4 CS dekompozicija ortogonalne matrice reda 4 5 Jedna primjena CS dekompozicije Literatura 1 Uvod u kosinus-sinus dekompoziciju Realna matrica Q reda n je ortogonalna ako zadovoljava jedan od uvjeta: Q Q =I ili QQ = I, pri čemu je sa Q označena transponirana matrica matrice Q, dok je I jedinična matrica Može se pokazati da uvjet Q Q = I povlači QQ = I, a vrijedi i obratno, uvjet QQ = I povlači Q Q = I Uvjet Q Q = I zapravo znači da su stupci matrice Q međusobno ortogonalni i da svi imaju jediničnu (duljinu) normu Zato se kaže da su stupci ortogonalne matrice ortonormirani Uvjet QQ = I znači da su retci od Q ortonormirani Ortogonalne matrice su vrlo važne u konstrukciji matričnih algoritama jer imaju još neka važna svojstva Ako pomnožimo proizvoljnu n m matricu A slijeva s ortogonalnom matricom Q, tada stupci matrice QA imaju redom iste norme kao i stupci matrice A Čak i više, kutovi između stupaca matrice A ostaju nepromijenjeni pri prelasku na matricu QA Ista svojstva invarijantnosti vrijede i za retke prizvoljne m n matrice B pri prelasku na matricu BQ Konačno, produkt ortogonalnih matrica je opet ortogonalna matrica, inverz ortogonalne matrice je ortogonalna matrica, a i jedinična matrica je ortogonalna Kosinus-sinus dekompozicija (kraće, CS dekompozicija ili CSD) ortogonalne matrice Q vezana je uz particije matrice Q, Q = Q 1 Q 1 Q, (1) pri čemu su i Q kvadratne reda k i n k, gdje je k između 1 i n 1 Za takvu particiju CS dekompozicija ima sljedeći oblik Q 1 Q 1 Q = U 11 U Θ V 11 V, ()

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 /14 gdje je Θ = I 0 Γ Σ 0 Σ Γ } k } n k ili Θ = I 0 Γ Σ 0 Σ Γ } k } n k, (3) ovisno o tome je li k n k ili je k < n k Ako je k = n k, tada se u prvom ili drugom obliku matrice Θ u relaciji (3) ispušta jedinična matrica Pritom su Γ i Σ dijagonalne matrice s nenegativnim dijagonalnim elementima γ i i σ i za koje vrijedi γ 0 i γ i + σ i = 1 za sve i Zbog zadnjeg svojstva, dijagonalni elementi γ i poistovjećuju se s kosinusima, a σ i sa sinusima nekih kutova, pa odatle i naziv kosinus-sinus dekompozicija ortogonalne matrice Očito mora vrijediti 0 σ 1 σ 1 Uočimo također da za dijagonalne matrice Γ i Σ vrijedi Γ + Σ = I U gornjim relacijama 0 označava nul-matricu odgovarajućeg tipa Matrice U 11 i V 11 (U i V ) su ortogonalne reda k (reda n k) Kako bi izlaganje bilo što jednostavnije, mi ćemo u ovom članku izvesti CS dekompozicije ortogonalnih matrica reda, 3 i 4, te pokazati jednu njihovu primjenu No, prije toga trebamo razviti "alate" koje ćemo koristiti Jedan od najvažnijih alata je singularna dekompozicija koju ćemo uglavnom koristiti za matrice reda dva Singularna dekompozicija matrice reda dva U konstrukciji algoritma za računanje CS dekompozicije ortogonalnih matrica koristi se jedna od najvažnijih matričnih dekompozicija: singularna dekompozicija (engl singular value decomposition ili kraće SVD) Za naše potrebe, bit će dovoljno znati kako ju izračunati za matrice reda dva Neka je A proizvoljna matrica reda dva Singularna dekompozicija matrice A je svaki rastav oblika A = a b c d = U α 1 α V = UΞV, α 1 α 0, (4) gdje su U i V ortogonalne matrice reda dva Kako izgledaju ortogonalne matrice reda dva? To su ili rotacije ili reflektori (zrcaljenja) u ravnini, pa proizvoljna ortogonalna matrica W reda dva ima jedan od sljedećih dvaju oblika W = cos φ sin φ sin φ cos φ ili W = cos φ sin φ sin φ cos φ Pritom je φ [0, π] kut kojim je određena W Neka je x = α β = ρ cos ψ sin ψ, ρ = α + β proizvoljni vektor Tada produkt y = Qx ima u slučaju rotacije oblik y = cos φ sin φ sin φ cos φ x = ρ cos φ cos ψ sin φ sin ψ sin φ cos ψ + cos φ sin ψ = ρ cos(φ + ψ) sin(φ + ψ), dok u slučaju reflektora postaje

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 3/14 y = cos φ sin φ sin φ cos φ x = ρ cos φ cos ψ + sin φ sin ψ sin φ cos ψ cos φ sin ψ = ρ cos(φ ψ) sin(φ ψ) Uočimo da se vektori x definirani kutem φ/ ne mijenjaju kad se množe s reflektorom (oni su u "zrcalu") Sljedeća slika daje geometrijski prikaz ovih transformacija pomoću točaka ravnine Pritom smo vektoru [α β] jednoznačno pridružili točku (α, β) ravnine Prikazali smo kako se transformiraju vektori [1 0], [0 1] i [α β] pri množenju s W Odabrali smo φ = 60 Budući da W ne mijenja normu vektora x, možemo smatrati da je Wx rotirani vektor x Pritom, ako je W rotacija, onda se svaki x rotira za kut φ Ako je W reflektor, onda kut rotacije ovisi i o vektoru x

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 4/14 (kutu ψ) Stoga nam singularna dekompozicija daje jednostavnu geometrijsku interpretaciju transformacije x Ax = UΞV x: prvo se x rotira u vektor V x, zatim se komponente od V x pomnože nenegativnim brojevima α 1 i α, te se dobije vektor ΞV x Konačno, ΞV x se rotira matricom U Budući da množenje s V i U ne mijenja normu vektora, norma od Ax ovisi jedino o singularnim vrijednostima matrice A Isti zaključak vrijedi i kad je A višeg reda Jedan algoritam kako izračunati singularnu dekompoziciju (4), pri čemu su U i V matrice rotacije, opisan je u članku [ZA] Stoga, kad nam zatreba singularna dekompozicija matrice reda dva, možemo koristiti taj algoritam Više o singularnoj dekompoziciji može se naći npr u poznatoj knjizi [GO] 3 CS dekompozicija ortogonalnih matrica reda i 3 CS dekompozicija ortogonalne matrice Q reda, koja je definirana kutem φ, ima oblik Q = ±1 0 0 ±1 cos φ sin φ sin φ cos φ ±1 0 0 ±1 Bez obzira je li Q rotacija ili reflektor, uvijek je moguće odabrati predznake u 1 i 3 matrici na desnoj strani gornje jednakosti tako da relacija vrijedi Budući da ortogonalna matrica reda jedan ima oblik [1] ili [ 1], desna strana u zadnjoj relaciji doista predstavlja CSD od Q Neka je sada ortogonalna matrica Q reda 3 Gledajući relacije (1), (), (3), zaključujemo da CSD za Q ima jedan od oblika, Q = Q 1 Q 1 Q = U 11 0 0 ±1 1 0 cos θ sin θ 0 sin θ cos θ V 11 0 0 ±1 je reda, ili Q = Q 1 Q 1 Q = ±1 0 0 U cos θ 0 sin θ 0 1 0 sin θ 0 cos θ ±1 0 0 V je reda 1, pri čemu ±1 znači 1 ili -1 Promotrimo prvi slučaj, kad je reda dva Prvo izračunajmo singularnu dekompoziciju od Dobijemo ortogonalne matrice Ũ 11 i V 11, te nenegativne brojeve i γ, takve da vrijedi Pomoću Ũ 11 i V 11 načinimo ortogonalne matrice = Ũ 11 0 0 γ V 11, γ 0 U = Ũ 11 0 0 sign(q 33 ) i V = V 11 0 0 1, gdje je Q = [q 33 ], a sign(q 33 ) je predznak od q 33 (1 ili -1) Pomnožimo U QV i označimo taj umnožak s X Ako pokažemo da je X = Θ, gdje je Θ oblika kao prva matrica u relaciji (3), dokazali smo da je Q = UΘV, CSD matrice Q

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 5/14 Izračunajmo elemente od X, X = U QV = Ũ 11 0 0 sign(q 33 ) Q 1 Q 1 Q V 11 0 0 1 = Ũ 11 V 11 Ũ 11 Q 1 sign(q 33 )Q 1 q 33 = 0 α 1 α 0 γ β 1 β q 33 Budući da je X ortogonalna, prva dva stupca, kao i prva dva retka, moraju biti ortogonalna To nam daje sljedeće relacije 0 + 0 γ + β 1 β = 0, dakle β 1 β = 0, 0 + 0 γ + α 1 α = 0, dakle α 1 α = 0 Kad bi bilo = 0 moralo bi zbog γ 0 biti i γ = 0 To, zajedno s uvjetom β 1 β = 0 povlači da je ili prvi ili drugi stupac od X sastavljen od samih nula Budući da se to protivi ortogonalnosti matrice X (svi stupci i svi retci od X su jedinični), mora biti > 0 Tvrdimo da mora biti = 1 Zaista, kad bi bilo < 1, bilo bi zbog γ, γ < 1 Kako je β 1 = 1, β = 1 γ morali bi β 1 i β biti različiti od nule, a to je nemoguće jer je β 1 β = 0 Time smo pokazali da je = 1 i β 1 = 0 Također, budući da je α 1 = 1, mora biti i α 1 = 0 Dakle, ortogonalna matrica X ima oblik X = 1 0 γ α 0 β q 33 pa je γ α β q 33 ortogonalna Stoga je q 33 = γ i α = β Ako je β 0, X = Θ Ako je β < 0, treba kao U i V uzeti matrice U = Ũ 11 0 0 sign(q 33 ) i V = V 11 0 0 1 Time je dokaz egzistencije CSD vezane za prvu particiju gotov Dokaz za drugu particiju matrice Q vrlo je sličan, pa ćemo ga sažeto prikazati Prvo izračunamo singularnu dekompoziciju podmatrice Q, a zatim sagradimo matrice U i V kako slijedi Q = Ũ 0 0 γ V, γ 0, U = sign(q 11 ) 0 0 Ũ i V = 1 0 0 V, gdje je =[q 11 ] Matrica X=U QV sada ima oblik X = q 11 α 1 α β 1 0, γ 0 β 0 γ

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 6/14 Istim zaključivanjem, odmah dobijemo = 1, α 1 = 0, β 1 = 0, te q 11 = γ i β = α Ako je β 0, U i V daju X = Θ Ako je β < 0, moramo U i V promijeniti, tako da im promijenimo predznake u svim elementima zadnjih stupaca Uočimo da prvi oblik CS rastava ortogonalne matrice Q ima rotacije u istim ravninama kao i rotacije vezane uz Eulerove kutove Stoga je θ Eulerov kut ako je q 33 0, jer je q 33 = cos θ 0 i jer je q 33 kosinus Eulerova kuta Za ostale kutove mogla bi se napraviti analiza, jer matrice U 11 i V 11 mogu biti i reflektori Također, u analizi bi se trebalo pretpostaviti da je determinanta od Q jednaka 1 4 CS dekompozicija ortogonalne matrice reda 4 Za ortogonalnu matricu Q reda 4 postoje tri moguće particije koje daju CS dekompoziciju: kad je reda 1, i 3 Započnimo razmatranje s najzanimljivijim slučajem kad su obje podmatrice i Q reda dva 41 je reda dva Izračunajmo singularne dekompozicije podmatrica i Q, = U 11 Γ 1 V 11, Q = U Γ V i sagradimo ortogonalne matrice Množenjem lako dobijemo U = U 11 0 0 U i V = V 11 0 0 V (5) Q = U QV = U 11 V 11 U 11 Q 1 V U Q 1 V 11 U Q V = Γ 1 Q 1 Q 1 Γ = 0 a b 0 γ c d e f γ 3 0 g h 0 γ 4, γ 0, γ 3 γ 4 0 (6) Pritom su i γ singularne vrijednosti od, dok su γ 3 i γ 4 singularne vrijednosti od Q Odatle je proizašlo da je γ 0 i γ 3 γ 4 0 Matrica Q ima jedinične retke i stupce Stoga je suma kvadrata elemenata svakog retka i svakog stupca jednaka jedan To nam daje 8 jednadžbi, koje slijede iz oblika (6) matrice Q, a koje zapisujemo kroz četiri relacije: + a + b = 1 = + e + g (7) γ + c + d = 1 = γ + f + h (8) γ 3 + a + c = 1 + e + f (9) γ 4 + b + d = 1 + g + h (10) Budući da je Q ortogonalna, različiti stupci i retci međusobno su ortogonalni To nam daje 1 jednadžbi, koje zapisujemo kroz 6 relacija:

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 7/14 ef + gh = 0 = ac + bd (11) a + γ 3 e = 0 = e + γ 3 a (1) b + γ 4 g = 0 = g + γ 4 b (13) γ c + γ 3 f = 0 = γ f + γ 3 c (14) γ d + γ 4 h = 0 = γ h + γ 4 d (15) ab + cd = 0 = eg + fh (16) Iz relacija (7) - (10), zbrajanjem prvih i drugih dviju lijevih jednadžbi, slijedi γ 1 + a + b + γ + c + d = = γ 3 + a + c + γ 4 + b + d, pa je γ 1 + γ = γ 3 + γ 4 (17) Da bi Q bila Θ, trebalo bi biti 0, e = a 0, b = c = f = g = 0 (18) γ 0, h = d 0 Promotrimo prvo slučaj 1 > > 0 Pretpostavimo da je γ 3 Tada relacija (1) daje a = γ 3 e, e = γ 3 a, pa je a = γ 3 γ a, e 1 Ako uvrstimo uvjete a = 0 i e = 0 u relaciju (7) i iskoristimo pretpostavku < 1, dobijemo b = 1 = g > 0, pa je b = g > 0 Sada relacija (13) povlači e, odakle slijedi a = 0, e = 0 γ 4 = b g, odakle slijedi γ 4 = i g = b Sada relacija (11) daje gh = 0 = bd, pa je h = 0 = d Pogledajmo relacije (8) i (9) Vidimo da mora biti: γ = 1 c = γ 3, pa je γ Zapravo smo dobili γ 4 = γ 1 γ Zbog γ 3 γ 4, to znači γ 4 Međutim, to ne može biti, jer bi to značilo γ 3 Za dobivenu kontradikciju kriva je pretpostavka γ 3, pa mora biti Dakle, mora vrijediti, pa relacija (17) odmah daje γ Sada imamo dvije mogućnosti: = γ ili > γ Pretpostavimo da vrijedi = γ U tom slučaju zapravo vrijedi = γ, pa stavimo γ = γ i, za i = 1,, 3, 4 Pritom vrijedi 0 < γ < 1 Relacije (1) - (15) povlače: a = e, b = g, c = f, d = h S druge strane, oduzimanjem jednadžbe (7) od (10), pa opet (7) od (9), dobivamo a = d, b = c, tj a = d i b = c Pretpostavimo da je a 0 Tada relacije (11) i (16) daju dvije mogućnosti: ako

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 8/14 je d = a, tada je c = b i ako je d = a, tada je c = b Prema tome Q može imati jedan od oblika Q = γ 0 a b 0 γ b a a b γ 0 b a 0 γ ili Q = γ 0 a b 0 γ b a a b γ 0 b a 0 γ Da bi vrijedila relacija (18), dovoljno je konstruirati rotaciju R, takvu da vrijedi R a b cos α sin α = sin α cos α a b = σ 0, σ = a + b, tan α = b a Kad se iz tan α izračunaju cos α i sin α, još se izračuna i reflektor R = cos α sin α sin α cos α Da bi matrica Q iz relacije (6) poprimila traženi oblik matrice Θ iz relacije (3), potrebno je u prvom slučaju (d = a i c = b) zamijeniti matrice U i V s U R i V R, a u drugom slučaju (d = a i c = b) zamijeniti matrice U i V s U R i V R Provjerite matričnim množenjem da se u oba slučaja dobije matrica Q = γ 0 0 γ σ 0 0 σ σ 0 0 σ γ 0 0 γ Promotrimo sada slučaj > γ Kako vrijedi i γ, proučimo prvo slučaj kad je γ = 0 Relacije (1), (13) i (15) svode se na e = a, b = 0 = g, c = 0 = f, respektivno Zato relacije (7) - (10) daju a = 1 > 0, d = h = 1 Dakle je Q = 0 0 γ a 0 0 h a 0 0 d 0 0 γ, (19) gdje je d = ±1, h = ±1 Da bi Q postala Θ, potrebno je zamijeniti matrice U i V s U J i V J, respektivno, gdje je J = sign(a) 0 0 sign(h), J = sign(a) 0 0 sign(d) Neka je sada γ > 0 Relacije (1) i (15) kraćenjem s, odnosno γ, daju e = a i h = d Sada relacije (7) i (8) daju b = g i c = f Oduzimanjem jednadžbi u relaciji (7) od onih u relaciji (9) dobivamo c = b, g = f Dakle, vrijedi: b = c = f = g Sada iz relacije (13) slijedi

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 9/14 b = γ 4 g i g = γ 4 b, pa je b = γ 4 γ b, odnosno 1 ( 1 γ 4 γ 1 ) b = 0 Dakle b = 0, a to znači i c = f = g = 0 Stoga Q ima oblik kao u relaciji (19), uz dodatni uvjet h = d Da bi Q postala Θ, potrebno je zamijeniti matrice U i V s U J' i V J', gdje je Preostaje razmotriti slučajeve = 0 i = 1 J' = sign(a) 0 0 sign(d) Neka je = 0 Sada je nužno zbog relacije (17), = γ = 0 Relacije (7) - (16) pokazuju da su W 1 = a b c d i W = e f g h proizvoljne ortogonalne matrice reda dva S obzirom da je W 1 0 0 W 0 W 1 W 0 = 0 I I 0 = Θ, bit će potrebno matrice U 11 i U iz relacije (5) zamijeniti s U 11 W 1 i U W, respektivno Konačno, neka je = 1 Iz relacija (7) slijedi a = b = e = g = 0 Pokažimo da je i γ 3 = 1 Kad bi bilo γ 3 < 1, tada relacija (9) povlači c = f > 0 Stoga možemo dijeliti s c, pa podijelimo jednadžbe u relaciji (14) s c Ako su c i f istog predznaka, tada slijedi γ + γ 3 = 0, pa je γ = 0 i γ 3 = 0 Zbog γ 3 γ 4 odmah slijedi γ 4 = 0, a to se protivi relaciji (17) Ako su c i f različitog predznaka, tada relacija (14) daje γ i f = c Sada relacija (17) daje γ 4 = 1 Budući da je γ 3 < 1, dobili smo γ 3 < γ 4, a to je nemoguće Dakle, pretpostavka γ 3 < 1 vodi u proturječje, pa mora biti γ 3 = 1 No, γ 3 = 1 i relacija (9) daje f = c = 0 Također, relacija (17) daje γ Ortogonalna matrica Q ima oblik Q = 1 0 0 γ 0 h 0 d 1 0, pri čemu je γ 0 (0) 0 γ Ako je γ > 0, relacija (15) implicira h = d Tada Θ nastaje iz Q ako U i V iz relacije (5) zamijenimo s U J'' i V J'', gdje je J'' = 1 0 0 sign(d) (1) Ako je γ = 0, tada relacija (8) pokazuje da vrijedi d = h = 1 Sada Θ nastaje iz Q ako U i V iz relacije (5) zamijenimo s U J''' i V J'', gdje je J'' kao u (1), a J''' = 1 0 0 sign(h)

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 10/14 4 je reda jedan Izračunajmo singularnu dekompoziciju podmatrice Q, Q = U Γ V i sagradimo ortogonalne matrice Množenjem se dobije U = sign(q 11 ) 0 0 U i V = 1 0 0 V Q = U QV = q 11 Q 1 V U Q 1 U Q V = q 11 Q 1 Q 1 Γ = a b c e γ f 0 γ 3 0 g γ 4, 0, γ γ 3 γ 4 0 () Pritom je = q 11 jedina singularna vrijednost od, dok su γ, γ 3, γ 4 singularne vrijednosti od Q Kako izračunati singularnu dekompoziciju matrice reda 3 izlazi iz okvira ovog rada (vidjeti [GO]) Slučajeve kad je reda 1 i reda 3 ionako nećemo koristiti u primjenama CS dekompozicije u ovom radu Ortogonalnost matrice Q daje relacije + a + b + c = 1 = + e + f + g (3) γ + a = 1 = γ + e (4) γ 3 + b = 1 + f (5) γ 4 + c = 1 + g (6) e + γ a = 0 = a + γ e f + γ 3 b = 0 = b + γ 3 f g + γ 4 c = 0 = c + γ 4 g (7) ab = 0 = ef (8) ac = 0 = eg (9) bc = 0 = fg (30) Prvo pokažimo da mora biti a = 0 Kad bi bilo a 0, tada bi zbog relacija (8) i (9), moralo vrijediti b =0 = c, a onda bi zbog (5) i (6) bilo γ 3 = 1 Budući da je zbog (4) γ = 1 a < 1, dobili bismo kontradikciju s pretpostavkom () da je γ γ 3 γ 4 Budući da je a = 0, zbog lijeve jednadžbe u (4) mora biti γ = 1, a onda zbog desne jednadžbe e = 0

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 11/14 Relacija (30) pokazuje da mora biti b = 0 ili c = 0 Zbog relacije γ 3 γ 4 i relacija (5) i (6), mora svakako biti b = 0 Ako je i c = 0, tada relacije (5), (6) i (3) pokazuju da je Q = I 4 jedinična matrica reda 4, koja se uklapa u oblik od Θ Ako je c 0, onda je = 1 c, pa relacija (7) pokazuje da je g = c Tada je Q = c 0 1 1 0 c pa još treba osigurati da je c 0 To se postiže tako da se zadnji redak i stupac od Q, odnosno zadnji stupac od U i od V pomnoži sa sign(c) 43 je reda tri Taj slučaj može se svesti na prethodni korištenjem transformacije sličnosti sa specijalnom permutacijom Ipak, zbog cjelovitosti prikaza i zbog korištenja što manjeg obujma iz teorije matrica, načinit ćemo cjelovitu analizu Izračunajmo singularnu dekompoziciju podmatrice, = U 11 Γ 1 V 11 i sagradimo ortogonalne matrice U = U 11 0 0 sign(q 44 ) i V = V 11 0 0 1 Množenjem se dobije Q = U QV = U 11 V 11 U 11 Q 1 sign(q 44 )Q 1 q 44 = Γ 1 Q 1 Q 1 q 44 = 0 γ 0 γ 3 a b c, γ γ 3 0, γ 4 0 (31) e f g γ 4 Pritom je γ 4 = q 44 jedina singularna vrijednost od Q, dok su, γ i γ 3 singularne vrijednosti od Ortogonalnost matrice Q daje relacije + a = 1 = + e (3) γ + b = 1 = γ + f (33) γ 3 + c = 1 + g (34) γ 4 + a + b + c = 1 + e + f + g (35)

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 1/14 e + γ 4 a = 0 = a + γ 4 e γ f + γ 4 b = 0 = γ b + γ 4 f γ 3 g + γ 4 c = 0 c + γ 4 g (36) ab = 0 = ef (37) ac = 0 = eg (38) bc = 0 = fg (39) Prvo pokažimo da mora biti a = 0 Kad bi bilo a 0, tada bi zbog relacija (37) i (38) moralo vrijediti b = 0 = c, a onda bi zbog (33) i (34) bilo γ = 1 Budući da je zbog (3) = 1 a < 1, dobili bismo kontradikciju s pretpostavkom (31) da je γ γ 3 Budući da je a = 0, mora po relaciji (3) biti = 1, a onda također i e = 0 Relacija (39) pokazuje da mora biti b = 0 ili c = 0 Zbog relacije γ γ 3 i relacija (33), (34), mora svakako biti b = 0 Ako je i c = 0, onda relacije (33) i (34) pokazuju da je Q = I 4 jedinična matrica reda 4 koja se uklapa u oblik od Θ Ako je c 0, onda je γ 3 = 1 c, pa relacija (36) pokazuje da je g = c Tada je Q = 1 0 1 0 γ 3 0 0 c c γ 3 pa još treba osigurati da je c > 0 To se postiže tako da se zadnji redak i stupac od Q te zadnji stupac od U i od V pomnože sa sign(c) 5 Jedna primjena CS dekompozicije Iz teorije matrica poznato je da se svaka simetrična matrica A reda n može prikazati u obliku A = QΛQ, pri čemu je Q ortogonalna matrica, a Λ = diag(λ 1,,λ n ) dijagonalna matrica Stupci matrice Q čine ortonormiran sistem vlastitih vektora, a dijagonalni elementi λ 1,,λ n matrice Λ su vlastite vrijednosti od A Takav rastav zove se spektralni rastav (ili dekompozicija) simetrične matrice Zbog Λ = Q AQ, kaže se da Λ nastaje iz A transformacijom sličnosti pomoću matrice Q Za potrebe ubrzavanja tzv dijagonalizacijskih metoda za računanje spektralnog rastava simetrične matrice reda n, javlja se problem što točnijeg i bržeg računanja spektralnih rastava simetričnih matrica malih dimenzija Ovdje ćemo pokazati kako nas CS dekompozicija ortogonalnih matrica dimenzija 3 i 4 upućuje na smjer u kojem treba nastaviti istraživanje, za nalaženje što efikasnijeg i točnijeg algoritma za simetrične matrice reda 3 i 4

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 13/14 51 Dijagonalizacija simetrične matrice reda 3 Neka je Q ortogonalna matrica reda 3 Tada su Q = Q 1 Q 1 Q = U 11 0 0 ±1 1 0 cos θ sin θ 0 sin θ cos θ V 11 0 0 ±1 je reda, Q = Q 1 Q 1 Q = ±1 0 0 U cos θ 0 sin θ 0 sin θ 1 0 0 cos θ ±1 0 0 V je reda 1, njene CS dekompozicije Vidimo da se svaka ortogonalna matrica Q reda 3 može prikazati kao produkt od tri ravninske rotacije Prvi red zadnje relacije pokazuje da je Q = Φ 1 R 1 (ψ 1 )R 3 (ψ )R 1 (ψ 3 )Φ, ψ = θ, gdje su Φ 1 i Φ dijagonalne matrice predznaka Kako Φ ne utječe na dijagonalizaciju jer je Φ 1 DΦ 1 = D za svaku dijagonalnu matricu D, problem se svodi na traženje što efikasnijeg i točnijeg algoritma za računanje kutova ψ 1, ψ i ψ 3 Drugi red iste relacije pokazuje da Q možemo tražiti u obliku Q = Φ 1 R 3 (ψ 1 )R 13 (ψ )R 3 (ψ 3 )Φ Dakle, tražena ortogonalna matrica može se prikazati u obliku triju ravninskih rotacija (i jedne dijagonalne matrice predznaka) Drugim riječima, simetrična matrica reda 3 može se dijagonalizirati korištenjem samo triju rotacija Pritom o rotacijama znamo u kojem redoslijedu i u kojim ravninama rotiraju, ali ne znamo jednostavno izračunati kutove Nalaženje efikasnog algoritma za brzo i točno računanje tih kutova na računalima zanimljiv je istraživački problem 5 Dijagonalizacija simetrične matrice reda 4 Ovdje ćemo na sličan način pokazati da se simetrična matrica reda 4 može dijagonalizirati pomoću 6 rotacija i o rotacijama znamo sve (u kojem redoslijedu i u kojim ravninama rotiraju) osim kutova Promatrat ćemo samo slučaj kad je gornja vodeća podmatrica reda Ostale particije, kad je reda 1 ili 3, daju nepovoljniji krajnji rezultat, koji uključuje 8 rotacija, pa ih nećemo razmatrati Relacija () se za ortogonalnu matricu reda 4 može zapisati kao Q = Φ 1 c 1 s 1 s 1 c 1 c s s c c 3 0 s 3 0 0 c 4 0 s 4 s 3 0 c 3 0 0 s 4 0 c 4 c 5 s 5 s 5 c 5 c 6 s 6 s 6 c 6 Φ pri čemu je c i = cos ψ i, s i = sin ψ i za i = 1,,6 Ako su A = a 11 a 1 a 1 a a 13 a 3 a 14 a 4 a 13 a 14 a 3 a 4 a 33 a 34 a 34 a 44 i Q takve da je A = QΛQ,

V Hari i V Zadelj-Martić: Kosinus-sinus dekompozicija, mathe 10, veljača 007 14/14 tada Φ 1 i prve dvije rotacije "pripremaju teren" za sljedeće dvije rotacije koje moraju "poništiti" cijeli blok koji čine elementi a 13, a 14, a 3 i a 4 Dakle prve 4 rotacije, transformacijama sličnosti na A, trebaju pretvoriti te elemente u nulu To mora biti tako, jer zadnje dvije rotacije ne mijenjaju normu (korijen iz sume kvadrata elemenata) tog bloka Pa ako on nije postao nul-matrica prije primjene zadnjih dviju rotacija, i na kraju će ostati takav, različit od nul-matrice Stoga, zadnje dvije rotacije pretvaraju u nule elemente na pozicijama elemenata a 1 i a 34 Zadnja dijagonalna matrica predznaka Φ nije potrebna iz gore spomenutih razloga U zaključku napominjemo da smo uz prikaz CS dekompozicije ortogonalnih matrica do reda 4, otvorili i problem brzog računanja spektralne dekompozicije simetričnih matrica reda 3 i 4 Pritom smo dali upute o minimalnom broju i redoslijedu rotacija s obzirom na ravnine u kojima rotiraju Algoritam za direktno računanje pripadnih rotacijskih kutova ψ i izazovan je istraživački problem Autori zahvaljuju anonimnim recenzentima na korisnim primjedbama koje su poboljšale kvalitetu ovog rada Literatura [GO] GH Golub i CF Van Loan, Matrix Computations, The Johns Hopkins University Press, drugo izdanje, 1989 [ZA] V Zadelj-Martić, Singularna dekompozicija matrice reda dva, Matematičko-fizički list (prihvaćeno za objavljivanje) 1 Uvod u kosinus-sinus dekompoziciju Singularna dekompozicija matrice reda dva 3 CS dekompozicija ortogonalnih matrica reda i 3 4 CS dekompozicija ortogonalne matrice reda 4 5 Jedna primjena CS dekompozicije Literatura