Это старая версия (1.125) РазложениеLU.

Содержание

LU-разложение

  • писать LU-разложение или roman LU-разложение?

Определение (гильза)

LU-разложением матрицы A называется её представление в виде произведения матриц LU: roman A = roman LU = left ( matrix { ccol {l sub 11 above vdots above l sub n1} ccol {dots above ddots above dots} ccol {0 above vdots above l sub nn} } right ) ~ left ( matrix { ccol {u sub 11 above vdots above 0} ccol {dots above ddots above dots} ccol {u sub 1n above vdots above u sub 22} } right )

Например, для некоторой матрицы roman B sub {(3 times 3)}: roman B sub {(3 times 3)} = roman LU = left ( matrix { ccol {l sub 11 above l sub 21 above l sub 31} ccol {0 above l sub 22 above l sub 32} ccol {0 above 0 above l sub 33} } right ) ~ left ( matrix { ccol {u sub 11 above 0 above 0} ccol {u sub 12 above u sub 22 above 0} ccol {u sub 13 above u sub 23 above u sub 33} } right )

Нужно отметить, что в данном примере матрица roman B sub {(3 times 3)} должна быть невырожденной.

Матрица roman L называется нижней треугольной матрицей (все элементы строго выше главной диагонали являются нулями), а матрица roman U — верхней треугольной матрицей (все элементы строго ниже главной диагонали являются нулями).

LU-разложение позволяет эффективно выполнять следующие действия:

  1. Решение матричных уравнений вида roman A bold x = bold b.
  2. Вычисление определителя матрицы roman A : det( roman A).
  3. Обращение матрицы roman A : roman A \\(-> roman A sup -1.

Решение матричных уравнений (первый слой)

Решение матричных уравнений вида roman A bold x = bold b.

После LU-разложения матрицы roman A можем записать исходное матричное уравнение roman A bold x = bold b в виде: roman LU bold x = bold b

Заменив bold y = roman U bold x получим систему, которую просто можно решить прямым ходом (прямой подстановкой): roman L bold y = bold b

Затем, получив решение предыдущего уравнения (bold y) можем разрешить систему обратным ходом (обратной подстановкой): roman U bold x = bold y

В итоге получив искомый вектор bold x.

Вычисление определителя (второй слой)

Вычисление определителя матрицы roman A : det( roman A).

Если roman A = roman LU, то det( roman A) = det( roman LU ) = det( roman L) ~ det( roman U).

Определителем любой треугольной матрицы будет произведение ее диагональных элементов, поэтому det( roman L) ~ det( roman U) = ( size +2 Pi from i=1 to n l sub ii ) ~ ( size +2 Pi from i=1 to n u sub ii )

Получение обратной матрицы (третий слой)

Обращение матрицы roman A : roman A \\(-> roman A sup -1.

По основному свойству обратной матрицы roman A roman A sup -1 = roman I ~ , где roman I — единичная матрица.

Разложив матрицу roman A, можем записать: roman {L U A} sup -1 = roman I

и решить эту матричное уравнение тем же способом, что и описанный выше способ решения матричных уравнений через LU-разложение.

Эффективность метода (четвёртый слой)

Данное разложение является более вычислительно эффективным: как в аспекте алгоритмической сложности, так и в вопросе программной реализации, — чем стандартные методы решения матричных уравнений (метод Крамера), вычисления определителей (разложением по строке или по столбцу или рекурсивное вычисление) и обращения матриц (через МетодГаусса? или матрицу алгебраических дополнений).

Необходимо отметить, что LU-разложение может применяться не к любой невырожденной матрице roman A. Если LU-разложение неприменимо, то необходимо использовать РазложениеLUP.

Важные частные случаи (пятый слой)

Если матрица roman A является симметрической (т. е. её элементы симметричны относительно главной диагонали) и положительно определенной, то этот частный случай LU-разложения называют РазложениеХолецкого.

Запись LU-разложения будет в этом случае следующей: roman A = roman {L L} sup T = roman U sup T roman U

, причем roman L = roman U sup T

КатегорияЛинейнаяАлгебра | КатегорияПрикладнаяМатематика