Быстрый поиск

Реферат: СИНГУЛЯРНОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ В ЛИНЕЙНОЙ ЗАДАЧЕ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

(4)

и введем новую переменную

. (5)

Определим как единственное решение системы R11y1=g1. Тогда:

1. Все решения задачи о минимизации ||Ax-b|| имеют вид , где y2 произвольно.

2. Любой такой вектор приводит к одному и тому же вектору невязки . (6)

3. Для нормы r справедливо

4. Единственным решением минимальной длины является вектор

Доказательство. В выражении для квадрата нормы невязки заменим A на HRKT в соответствии с (2) и умножая на ортогональную матрицу HT (умножение на ортогональную матрицу не меняет евклидову норму вектора) получим

(7)

Далее из (3) и (5) следует, что

Из (4) следует

Подставляя оба последних выражения в (7) получим

Последнее выражение имеет минимальное значение при R11y1=g1, а в этом уравнении единственным решением является , так как ранг матрицы R11 равен к. Общее решение y выражается формулой , где y2 произвольно. Для вектора имеем

что устанавливает равенство (3). Среди векторов наименьшую длину имеет тот, для которого y2=0. Отсюда следует, что решением наименьшей длины будет вектор . Теорема доказана.

Всякое разложение матрицы А типа (2) мы будем называть ортогональным разложением А. Заметим, что решение минимальной длины, множество всех решений и минимальное значение для задачи минимизации ||Ax-b|| определяются единственным образом. Они не зависят от конкретного ортогонального разложения.

При проведении разложения необходимо приводить матрицы к диагональному виду. Для этого обычно используются два преобразования: Гивенса и Хаусхолдера, оставляющие нормы столбцов и строк матриц неизменными.

1.2. Ортогональное вращение Гивенса

Лемма. Пусть дан 2–вектор , причем либо .Существует ортогональная 2´2 матрица такая, что:

(8)

Доказательство. Положим:

Далее прямая проверка.

Матрица преобразования представляет собой матрицу вращений

или отражений

1.3. Ортогональное преобразование Хаусхолдера

Применяется для преобразования матриц к диагональному виду. Матрица преобразования представляет из себя следующее выражение: , (9)

или, если вектор v нормирован, т.е. используется вектор единичной длины , то . В обоих случаях H – симметричная и ортогональная матрица. Покажем это:

Отсюда следует: что , т.е. симметричность и ортогональность. В комплексном случае матрица эрмитова[1] и унитарна[2]. Предположим, что дан вектор х размерности m, тогда существует матрица H такая, что , где

а s = +1, при положительной первой компоненте вектора х и = –1, при отрицательной.

Доказательство. Положим действительная матрица. Любую действительную матрицу можно привести в треугольному виду

Далее принимаем во внимание то, что и получаем следующее:

1.4. Сингулярное разложение матриц

Пусть X – матрица данных порядка Nxp, где N>p, и пусть r – ранг матрицы X. Чаще всего r=p, но приводимый ниже результат охватывает общий случай, он справедлив и при условии r<p.

Теорема о сингулярном разложении утверждает, что

(10)

где V – матрица порядка Nxr, столбцы которой ортонормированы, т.е. ; U – матрица с ортонормированными столбцами порядка pxr; таким образом, ; Г – диагональная матрица порядка rxr, диагональные элементы которой , называемые сингулярными числами матрицы X, положительны. Используя диагональные элементы матрицы Г, столбцы матрицы V, и столбцы матрицы U, сингулярное разложение матрицы X, определяемое по (10), можно записать в виде:

(11)

Имеют место следующие фундаментальные соотношения.

· Квадратная симметричная матрица XX' порядка NxN, имеет r положительных и N–r нулевых собственных чисел. Положительными собственными числами XX' являются , а соответствующими собственными значениями – . Таким образом, сингулярные значения – это положительные квадратные корни из положительных собственных чисел матрицы XX', а столбцы матрицы V – соответствующие собственные векторы.

· Квадратная симметричная матрица X'X порядка pxp, имеет r положительных и p–r нулевых собственных чисел. Положительными собственными числами X'X являются , а соответствующими собственными значениями – , таким образом, сингулярные значения – это положительные квадратные корни из положительных собственных чисел матрицы X'X, а столбцы матрицы U – соответствующие собственные векторы.

Положительные собственные числа матрицы X'X и XX' совпадают и равны . Более того, если um – собственный вектор матрицы X'X, а vm – собственный вектор матрицы XX', соответствующие одному и тому же собственному числу , то um и vm связаны следующим соотношением