ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

Σχετικά έγγραφα
ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

Παναγιώτης Ψαρράκος Αν. Καθηγητής

Ομογενή Συστήματα Ορισμός Ενα σύστημα λέγεται ομογενές αν όλοι οι σταθεροί όροι του (δηλαδή οι όροι του δεξιού μέλους του συστήματος) είναι μηδέν.

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ

2x 1 + x 2 x 3 + x 4 = 1. 3x 1 x 2 x 3 +2x 4 = 3 x 1 +2x 2 +6x 3 x 4 = 4

Linear Equations Direct Methods

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

Γραµµική Αλγεβρα. Ενότητα 2 : Επίλυση Γραµµικών Εξισώσεων. Ευστράτιος Γαλλόπουλος Τµήµα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής

Matrix Algorithms. Παρουσίαση στα πλαίσια του μαθήματος «Παράλληλοι. Αλγόριθμοι» Γ. Καούρη Β. Μήτσου

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

Γραμμική Άλγεβρα και Μαθηματικός Λογισμός για Οικονομικά και Επιχειρησιακά Προβλήματα

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2: ΟΡΙΖΟΥΣΕΣ

ΤΕΤΥ Εφαρμοσμένα Μαθηματικά 1. Τελεστές και πίνακες. 1. Τελεστές και πίνακες Γενικά. Τι είναι συνάρτηση? Απεικόνιση ενός αριθμού σε έναν άλλο.

Παραδείγματα Απαλοιφή Gauss Απαλοιφή Gauss-Jordan Παραγοντοποίηση LU, LDU

2x y = 1 x + y = 5. 2x y = 1. x + y = 5. 2x y = 1 4x + 2y = 0. 2x y = 1 4x + 2y = 2

2 3x 5x x

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ (ΗΥ-119)

ΠΛΗ 12- Σχέση ισοδυναμίας, γραμμικά συστήματα και απαλοιφή Gauss

Matrix Algorithms. Παρουσίαση στα πλαίσια του μαθήματος «Παράλληλοι Αλγόριθμοι» Γ. Καούρη Β. Μήτσου

Εάν A = τότε ορίζουμε την ορίζουσα του πίνακα ως τον αριθμό. det( A) = = ( 2)4 3 1 = 8 3 = 11. τότε η ορίζουσά του πίνακα ισούται με

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ

D = / Επιλέξτε, π.χ, το ακόλουθο απλό παράδειγμα: =[IA 1 ].

Επίλυση Γραµµικών Συστηµάτων

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΕΠΙΛΥΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. nn n n

Πίνακες Ορίζουσες. Πίνακας: ορθογώνια διάταξη αριθμών που αποτελείται από γραμμές και στήλες.

= 7. Στο σημείο αυτό θα υπενθυμίσουμε κάποιες βασικές ιδιότητες του μετασχηματισμού Laplace, δηλαδή τις

Ιδιάζουσες τιμές πίνακα. y έχουμε αντίστοιχα τις σχέσεις : Αυτές οι παρατηρήσεις συμβάλλουν στην παραγοντοποίηση ενός πίνακα

5269: Υπολογιστικές Μέθοδοι για Μηχανικούς Συστήματα Γραμμικών Αλγεβρικών Εξισώσεων

5269: Υπολογιστικές Μέθοδοι για Μηχανικούς Συστήματα Γραμμικών Αλγεβρικών Εξισώσεων

Πίνακες Γραμμικά Συστήματα

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ

7 ΑΛΓΕΒΡΑ ΜΗΤΡΩΝ. 7.2 ΜΗΤΡΕΣ ΕΙΔΙΚΗΣ ΜΟΡΦΗΣ (Ι)

Κεφάλαιο 2.4 Matrix Algorithms

t t Αν κάποιος από αυτούς είναι αντιστρέψιμος, υπολογίστε τον αντίστροφό του. 2. Υπολογίστε την ορίζουσα του Δείξτε τα εξής.

Κεφάλαιο 6 Ιδιοτιμές και Ιδιοδιανύσματα

Αριθμητική Ανάλυση και Εφαρμογές

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ Ι (ΑΡΤΙΟΙ) Προτεινοµενες Ασκησεις - Φυλλαδιο 1

ΘΕΩΡΙΑ ΠΙΝΑΚΩΝ. Ορισμός 1: Ένας πίνακας Α με m γραμμές και n στήλες,

A = c d. [a b] = [a 0] + [0 b].

Μεταθέσεις και πίνακες μεταθέσεων

1 ιαδικασία διαγωνιοποίησης

Επίλυση ενός τριδιαγώνιου γραµµικού συστήµατος Ax = d µε τη µέθοδο απαλοιφής του Gauss (µέθοδος του Thomas)

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ

ΒΟΗΘΗΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑ ΓΕΝΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ

Επιστηµονικοί Υπολογισµοί(Αριθµητική Γραµµική Αλγεβρα)

Κεφ. 2: Επίλυση συστημάτων εξισώσεων. 2.1 Επίλυση εξισώσεων

b. Για κάθε θετικό ακέραιο m και για κάθε A. , υπάρχουν άπειρα το πλήθος πολυώνυμα ( x) [ x] m και ( A) 0.

Ασκήσεις3 Διαγωνισιμότητα Βασικά σημεία Διαγωνίσιμοι πίνακες: o Ορισμός και παραδείγματα.

Γραμμική Άλγεβρα Ι,

ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ

0 + a = a + 0 = a, a k, a + ( a) = ( a) + a = 0, 1 a = a 1 = a, a k, a a 1 = a 1 a = 1,

QR είναι ˆx τότε x ˆx. 10 ρ. Ποιά είναι η τιµή του ρ και γιατί (σύντοµη εξήγηση). P = [X. 0, X,..., X. (n 1), X. n] a(n + 1 : 1 : 1)

AX=B (S) A A X=A B I X=A B X=A B I X=A B X=A B X=A B X X

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ (Εξ. Ιουνίου - 02/07/08) ΕΠΙΛΕΓΜΕΝΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ

Ορίζουσες ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ. Προηγείται της Γραµµικής Αλγεβρας. Εχει ενδιαφέρουσα γεωµετρική ερµηνεία. ΛΥ.

ΠΛΗ 12 - Ιδιοτιμές και ιδιοδιανύσματα

Διδάσκων: Καθηγητής Νικόλαος Μαρμαρίδης, Καθηγητής Ιωάννης Μπεληγιάννης

Παναγιώτης Ψαρράκος Αν. Καθηγητής

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

εξίσωση πρώτου βαθμού

Παραδείγματα Ιδιοτιμές Ιδιοδιανύσματα

5.1 Ιδιοτιµές και Ιδιοδιανύσµατα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ 12) ΕΡΓΑΣΙΑ 1 η Ημερομηνία Αποστολής στον Φοιτητή: 17 Οκτωβρίου 2011

ιδάσκοντες :Τµήµα Α ( Αρτιοι) : Καθηγητής Ν. Μισυρλής,Τµήµα Β (Περιττοί) : Αριθµητική Επίκ.

Ασκήσεις3 Διαγωνίσιμες Γραμμικές Απεικονίσεις

Ιδιότητες. Σχετικά µετο. είναι το αντίστροφο τουαβ ΑΒ; Ποιό. Προσοχή. Αντίστοιχα µε τους βαθµωτούς: αρκεί αβ 0 ισχύει (A+B) ισχύουν όµως

Κεφ. 2: Επίλυση συστημάτων αλγεβρικών εξισώσεων. 2.1 Επίλυση απλών εξισώσεων

Περιεχόμενα. Πρόλογος 3

Κάθε αριθμός που δεν είναι ρητός, ονομάζεται άρρητος αριθμός.

8.1 Διαγωνοποίηση πίνακα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΑΛΓΕΒΡΑΣ. ρ Χρήστου Νικολαϊδη

3. Γραμμικά Συστήματα

Παραδείγματα Απαλοιφή Gauss Απαλοιφή Gauss Jordan

Αριθµητική Ανάλυση. Ενότητα 3 Αριθµητικές Μέθοδοι για την επίλυση Γραµµικών Συστηµάτων. Ν. Μ. Μισυρλής. Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών,

Κεφ. 2: Επίλυση συστημάτων αλγεβρικών εξισώσεων. 2.1 Επίλυση απλών εξισώσεων

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ. ΕΝΟΤΗΤΑ: Άλγεβρα των Πινάκων (2) ΔΙΔΑΣΚΩΝ: Βλάμος Παναγιώτης ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Αντίστροφη & Ιδιάζουσα μήτρα. Στοιχεία Γραμμικής Άλγεβρας

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

1. Για καθένα από τους ακόλουθους διανυσματικούς χώρους βρείτε μια βάση και τη διάσταση. 3. U x y z x y z x y. {(,, ) } a b. c d

Κεφάλαιο 2 Πίνακες - Ορίζουσες

Διαγωνοποίηση μητρών. Στοιχεία Γραμμικής Άλγεβρας

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ 7ο Σετ Ασκήσεων (Λύσεις) Ορίζουσες Επιμέλεια: Ι. Λυχναρόπουλος

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ -ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ. Λύσεις των Θεμάτων εξέτασης προόδου στο μάθημα «Γραμμική Άλγεβρα» (ΗΥ119)

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ. ΜΕΡΟΣ 1ο ΑΛΓΕΒΡΑ

Διδάσκων: Καθηγητής Νικόλαος Μαρμαρίδης, Καθηγητής Ιωάννης Μπεληγιάννης

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

1 Επανάληψη εννοιών από τον Απειροστικό Λογισμό

Κεφάλαιο 4 Διανυσματικοί Χώροι

1 Ορίζουσες. Άσκηση 1.1 Θεωρούμε τον πίνακα. 1 x x x x 1 x x x x 1 x x x x 1 A =

1 1 A = x 1 x 2 x 3. x 4. R 2 3 : a + b + c = x + y + z = 0. R 2 3 : a + x = b + y = c + z = 0

Κεφάλαιο 3 ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΑΛΓΕΒΡΑΣ

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά ΙΙ 7ο Σετ Ασκήσεων (Λύσεις) Γραμμικά Συστήματα- Απαλοιφή Gauss Επιμέλεια: I. Λυχναρόπουλος

Πεπερασμένες Διαφορές.

4.2 ΕΥΚΛΕΙΔΕΙΑ ΔΙΑΙΡΕΣΗ

Άσκηση 1 Να βρεθούν οι συντεταγμένες του σημείου A(x, y), αν αυτές επαληθεύουν την ισότητα: x 2 6xy + 11y 2 8y + 8 = 0

Διδάσκων: Καθηγητής Νικόλαος Μαρμαρίδης, Καθηγητής Ιωάννης Μπεληγιάννης

Γραμμική Άλγεβρα ΙΙ Εξέταση Σεπτεμβρίου Όνομα συνοπτικές ενδεικτικές λύσεις

Transcript:

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση Διάλεξη 06, 26 Φεβρουαρίου 2018 Μιχάλης Πλεξουσάκης Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών

Περιεχόμενα 1. Η ανάλυση LU 2. Η ανάλυση LDM T και η ανάλυση LDL T 3. Συμμετρικοί και θετικά ορισμένοι πίνακες. Η ανάλυση Cholesky 1

Η ανάλυση LU

Η ανάλυση LU Ορισμός. Για A R m n και ακέραιους 1 r s m, 1 p q n, θα συμβολίζουμε με A(r : s, p : q) τον πίνακα ο οποίος αποτελείται από τα στοιχεία a ij για i = r,..., s και j = p,..., q. Οι πίνακες A(1 : k, 1 : k), k = 1,..., n 1, ονομάζονται κύριοι υποπίνακες του A. Θεώρημα. Ο πίνακας A R n n έχει ανάλυση LU αν det A(1 : k, 1 : k) 0, k = 1,..., n 1. Αν η ανάλυση LU υπάρχει και ο A είναι αντιστρέψιμος, τότε οι πίνακες L, U είναι μοναδικοί και det(a) = u 11 u nn. 2

Η ανάλυση LU Απόδειξη. Έστω ότι έχουν εκτελεστεί επιτυχώς k 1 βήματα της διαδικασίας. Τότε το στοιχείο του πίνακα A (k 1) = M k 1 M 2 M 1 A στη γραμμή k, στήλη k είναι ο k-στος οδηγός και, βεβαίως, det(a(1 : k, 1 : k)) = a (k 1) 11 a (k 1) kk Άρα, αν ο A(1 : k, 1 : k) είναι αντιστρέψιμος, τότε ο k-στος οδηγός είναι διαφορετικός από το μηδέν. Για τη μοναδικότητα της ανάλυσης LU, αν υποθέσουμε ότι A = L 1 U 1 = L 2 U 2 τότε L 1 2 L 1 = U 2 U 1 1. Επειδή οι πίνακες L 1, L 2 είναι κάτω τριγωνικοί με μονάδες στη διαγώνιο και οι πίνακες U 1, U 2 είναι άνω τριγωνικοί, θα πρέπει L 1 2 L 1 = I = U 2 U 1 1 και επομένως L 1 = L 2 και U 1 = U 2. Τέλος, det(a) = det(lu) = det(l) det(u) = 1 det(u) = u 11 u nn. 3

Η ανάλυση LU - Απαιτούμενες πράξεις Στο πρώτο βήμα απαιτούνται n 1 πράξεις για τον υπολογισμό των στοιχείων του διανύσματος τ στον πίνακα M 1. Για τον υπολογισμό των στοιχείων του πίνακα A (1) = M 1 A απαιτούνται (n 1) 2 πράξεις. Επομένως στα n 1 βήματα της ανάλυσης LU απαιτούνται συνολικά πράξεις n 1 [ (n i) 2 + (n i) ] = n3 n 3 i=1 Επιπλέον, για το δεξί μέλος χρειάζονται πράξεις. (n 1) + (n 2) + + 1 = n(n 1) 2 4

Η ανάλυση LU - Απαιτούμενες πράξεις Παράδειγμα. Σύμμφωνα με τα παραπάνω, η λύση ενός μικρού γραμμικού συστήματος με 20 εξισώσεις και 20 αγνώστους σε ένα μοντέρνο υπολογιστή ο οποίος εκτελεί περίπου 10 8 πράξεις το δευτερόλεπτο θα απαιτούσε περίπου 20 3 10 8 sec, δηλαδή 0.008 εκατοστά του δευτερολέπτου! Αν κάποιος χρησιμοποιούσε τον κανόνα του Cramer, θα έπρεπε να εκτελέσει περισσότερους από 20! πολλαπλασιαμούς, οι οποίοι θα απαιτούσαν 9 10 18 δευτερόλεπτα, δηλαδή 3073 αιώνες!!! 5

Η ανάλυση LU - Η ανάγκη για οδήγηση (pivoting) Παράδειγμα. Το σύστημα έχει τη μοναδική λύση 10 4 x 1 + x 2 = 1 x 1 + x 2 = 2 x 1 = 10000 999 = 1.0001..., x 2 = 9998 9999 = 0.9998... Αν επιχειρήσουμε να λύσουμε το σύστημα αυτό κάνοντας αριθμητική με 3 δεκαδικά ψηφία θα πάρουμε τη λύση x 2 = 1, x 1 = 0, που είναι βέβαια κακή προσέγγιση της πραγματικής λύσης. Ας καταλάβουμε γιατί 6

Η ανάλυση LU - Η ανάγκη για οδήγηση (pivoting) Στο πρώτο βήμα υπολογίζουμε ( ) 1 0 M 1 = 10 4 και A (1) = M 1 A = 1 ( ) 10 4 1 0 10 4 Το δεξί μέλος γίνεται ( ) ( ) 1 1 M 1 = 2 10 4 Το πρόβλημα δημιουργήθηκε από το μεγάλο σχετικό μέγεθος του πολλαπλασιαστή m 21 (ή το μικρό σχετικό μέγεθος του οδηγού a 11 ). Μπορούμε να διορθώσουμε το πρόβλημα εναλλάσοντας τη σειρά των εξισώσεων πριν τη διαδικασία της απαλοιφής! 7

Η ανάλυση LU - Η ανάγκη για οδήγηση (pivoting) Αν τώρα, αντί για το αρχικό σύστημα, λύσουμε το σύστημα ( ) 0 1 PAx = Pb, P = 1 0 κάνοντας αριθμητική με 3 δεκαδικά ψηφία θα πάρουμε ως λύση την x 2 = x 1 = 1, η οποία είναι πολύ καλή προσέγγιση της πραγματικής λύσης, δεδομένης της μικρής ακρίβειας των υπολογισμών. Ο πίνακας P είναι πίνακας μετάθεσης. Πολλαπλασιάζοντας τον πίνακα A από αριστερά με τον P έχει ως αποτέλεσμα την εναλλαγή των γραμμών του A. 8

Η ανάλυση LU - Η ανάγκη για οδήγηση (pivoting) Έστω 3 17 10 A = 2 4 2 6 18 12 Για να φέρουμε στη θέση του οδηγού το μεγαλύτερο κατ απόλυτη τιμή στοιχείο πολλαπλασιάζουμε με τον πίνακα μετάθεσης P 1 : 0 0 1 6 18 12 P 1 = 0 1 0 P 1 A = 2 4 2 1 0 0 3 17 10 9

Η ανάλυση LU - Η ανάγκη για οδήγηση (pivoting) Τότε, 1 0 0 6 18 12 M 1 = 1/3 1 0 και M 1 P 1 A = 0 2 0 1/2 0 1 0 8 16 Για να φέρουμε τώρα στη θέση του οδηγού το μεγαλύτερο κατ απόλυτη τιμή στοιχείο πολλαπλασιάζουμε με τον πίνακα μετάθεσης P 2 και ορίζουμε τους πολλαπλασιαστές M 2 έτσι ώστε 1 0 0 1 0 0 6 18 12 P 2 = 0 0 1 M 2 = 0 1 0 M 2 P 2 M 1 P 1 A = 0 8 16 0 1 0 0 1/4 1 0 0 6 10

Η ανάλυση LU - Η ανάγκη για οδήγηση (pivoting) Αυτή η στρατηγική εναλλαγής γραμμών πριν τον υπολογισμό των πολλαπλασιαστών ονομάζεται μερική οδήγηση (partial pivoting). Μετά από n 1 βήματα καταλήγουμε στον έναν άνω τριγωνικό πίνακα. M n 1 P n 1 M 1 P 1 A = U, Για να λύσουμε το σύστημα Ax = b: Υπολογίζουμε y = M n 1 P n 1 M 1 P 1 b Λύνουμε το άνω τριγωνικό σύστημα Ux = y. 11

Η ανάλυση LDM T και η ανάλυση LDL T

Η ανάλυση LDM T Θεώρημα. Έστω ότι όλοι οι κύριοι υποπίνακες A(1 : k, 1 : k), k = 1,..., n 1, ενός πίνακα A R n n είναι αντιστρέψιμοι. Τότε υπάρχουν μοναδικοί κάτω τριγωνικοί πίνακες L, M με μονάδες στη διαγώνιο και μοναδικός διαγώνιος πίνακας D = diag(d 1,..., d n ) τέτοιοι ώστε A = LDM T. Απόδειξη. Ξέρουμε ότι ο πίνακας A έχει ανάλυση A = LU. Θέτουμε D = diag(d 1,..., d n ) με d i = u ii για i = 1,..., n. Ο πίνακας D είναι αντιστρέψιμος και ο πίνακας M T = D 1 U είναι κάτω τριγωνικός με μονάδες στη διαγώνιο. Ακόμα, A = LU = LD(D 1 U) = LDM T. Η μοναδικότητα έπεται από τη μοναδικότητα των L και U της ανάλυσης LU. 12

Η ανάλυση LDL T Στην περίπτωση που ο πίνακας A είναι συμμετρικός, έχουμε M = LT. Πράγματι, Θεώρημα. Έστω ότι ο συμμετρικός πίνακας A R n n έχει ανάλυση LDM T. Τότε, M = L. Απόδειξη. Ο πίνακας M 1 AM T = M 1 LD είναι συμμετρικός και κάτω τριγωνικός, είναι επομένος διαγώνιος. Επειδή ο D είναι αντριστρέψιμος, ο M 1 L είναι επίσης διαγώνιος. Αλλά ο M 1 L έχει μονάδες στη διαγώνιο, άρα M 1 L = I, δηλαδή M = L. Στις επόμενες διαφάνειες δείχνουμε ότι αν, επιπλέον, ο πίνακας A είναι θετικά ορισμένος, η ανάλυση LDL T δεν απαιτεί εναλλαγές γραμμών. 13

Συμμετρικοί και θετικά ορισμένοι πίνακες. Η ανάλυση Cholesky

Θετικά ορισμένοι πίνακες Ορισμός. Ένας συμμετρικός πίνακας A R n n λέγεται θετικά ορισμένος αν x T Ax > 0 για κάθε μη μηδενικό διάνυσμα x R n. Παράδειγμα. O πίνακας 4 1 0 A = 1 4 1 0 1 4 είναι θετικά ορισμένος γιατί για 0 x R 3 έχουμε x T Ax = 3x 2 1 + (x 1 + x 2 ) 2 + 2x 2 2 + (x 2 + x 3 ) 2 + 3x 2 3 0, και η ισότητα να ισχύει μόνο αν x 1 = x 2 = x 3 = 0. 14

Θετικά ορισμένοι πίνακες Ένας θετικά ορισμένος πίνακας είναι αντιστρέψιμος. Πράγματι, αν υπάρχει x 0 τέτοιο ώστε Ax = 0, τότε x T Ax = 0, άτοπο. Για x = e k, έχουμε 0 < x T Ax = a kk, δηλαδή τα διαγώνια στοιχεία είναι θετικά. Οι κύριοι υποπίνακες ενός θετικά ορισμένου πίνακα είναι θετικά ορισμένοι πίνακες, επομένως αντιστρέψιμοι. Πράγματι, αν γράψουμε ( ) α v T A = v για κάποιο α R και πίνακα A, έχουμε για x = (1, 0,..., 0) T και 0 < x T Ax = A ( ) ( α v T 1 0 v A ) ( ) 1 0 = α, 15

Θετικά ορισμένοι πίνακες αν για y 0 θέσουμε x T = (0, y T ), τότε ) 0 < x T Ax = (0 ( ) ( ) y T α v T 0 = y T A y, v y άρα α > 0 και ο πίνακας A είναι θετικά ορισμένος. Αν για κάποιο αντιστρέψιμο πίνακα A υπάρχει κάτω τριγωνικός πίνακα G τέτοιος ώστε A = GG T τότε ο A είναι θετικά ορισμένος. Πράγματι, έστω x 0. Επειδή ο πίνακας G είναι αντιστρέψιμος, έχουμε ότι y = G T x 0. Τότε, x T Ax = x T GG T x = (G T x) T (G T x) = y T y = y 2 i > 0. Θα δείξουμε ότι ισχύει και το αντίστροφο, δηλαδή αν ο A είναι συμμετρικός και θετικά ορισμένος τότε υπάρχει κάτω τριγωνικός πίνακας G τέτοιος ώστε A = GG T. Αυτή είναι η ανάλυση Cholesky του πίνακα A. A 16

Η ανάλυση Cholesky Θεώρημα. Έστω A συμμετρικός και θετικά ορισμένος πίνακας. Τότε, υπάρχει μοναδικός κάτω τριγωνικός πίνακας G με θετικά διαγώνια στοιχεία τέτοιος ώστε A = GG T. Απόδειξη. Για έναν 1 1 θετικά ορισμένο πίνακα (a 11 > 0) το θεώρημα ισχύει με g 11 = a 11. Υποθέτουμε ότι το θεώρημα ισχύει για (n 1) (n 1) πίνακες. Χωρίζουμε τον n n πίνακα A ως ( ) d u T A =, u H όπου d = a 11 > 0, u R n 1 και H R (n 1) (n 1). 17

Η ανάλυση Cholesky Μπορούμε να γράψουμε ( ) ( d 0 A = u d I n 1 1 0 0 H ) ( d u T d 0 I n 1 με H = H 1 d uut. Αυτός ο πίνακας είναι συμμετρικός και θετικά ορισμένος γιατί αν 0 x R n 1 έχουμε με ( ) 1 y = d xt u R n, x ) ότι ( x T Hx = x T H 1 ) ( d uut x = y T d u u T H ) y = y T Ay > 0. 18

Η ανάλυση Cholesky Από την επαγωγική υπόθεση, ο H γράφεται στη μορφή H = G H G T H για κάποιον κάτω τριγωνικό πίνακα G H με θετικά διαγώνια στοιχεία. Μπορούμε τότε να γράψουμε ( ) ( d 0 1 0 A = u d I n 1 0 G H ( ) ( ) d 0 d u T = u d G H ) ( 1 0 0 G T H d 0 G T H ) ( d u T d 0 I n 1 ) οπότε με G = ( ) d 0 u d G H έχουμε A = GG T, και αυτό ολοκληρώνει την επαγωγική απόδειξη. 19

Η ανάλυση Cholesky Για τη μοναδικότητα του G, υποθέτουμε ότι υπάρχει κάτω τριγωνικός πίνακας H με θετικά διαγώνια στοιχεία τέτοιος ώστε A = GG T = HH T. Τότε G 1 H = G T (H T ) 1. Το αριστερό μέλος είναι κάτω τριγωνικός πίνακας ενώ το δεξί άνω τριγωνικός πίνακας. Πρέπει λοιπόν G 1 H = G T (H T ) 1 = D, όπου D διαγώνιος πίνακας. Έχουμε τότε H = GD, δηλαδή, d ii = h ii /g ii και G T = DH T, δηλαδή, d ii = g ii /h ii. Άρα, g 2 ii = h2 ii και, συνεπώς, g ii = h ii. Αλλά τότε D = I n, και επομένως G 1 H = I n, δηλαή H = G. 20

Η ανάλυση Cholesky Αλγόριθμος της ανάλυσης Cholesky: for i = 1 to n for j = 1 to i 1 ( g ij = a ij ) j 1 k=1 g ikg jk /g jj g ii = ( a ii ) 1/2 i 1 k=1 g2 ik Εύκολα βλέπουμε ότι απαιτούνται n i 1 j + (i 1) = n3 + 3n 2 4n 6 i=1 j=1 πράξεις και n εξαγωγές τετραγωνικών ριζών. 21

Ερωτήσεις; 21