Содержание
LU-разложение
- писать LU-разложение или -разложение?
- точное указание ограничений на применимость LU-разложения: какой должны быть матрица , чтобы невозможно было её разложить (и нужно было бы переходить к РазложениеLUP)?
Определение
LU-разложением матрицы называется её представление в виде произведения матриц :
Матрица (от англ. «lower» — «нижний») называется нижней треугольной матрицей (все элементы, находящиеся строго выше главной диагонали, являются нулями), а матрица (от англ. «upper» — «верхний») — верхней треугольной матрицей (все элементы, находящиеся строго ниже главной диагонали, являются нулями).
Например, для некоторой матрицы :
Нужно отметить, что в данном примере матрица должна быть невырожденной.
LU-разложение позволяет эффективно выполнять следующие действия:
- Решение матричных уравнений вида .
- Вычисление определителя матрицы : .
- Обращение матрицы : .
Решение матричных уравнений
Решение матричных уравнений вида .
После LU-разложения матрицы можем записать исходное матричное уравнение в виде:
Заменив получим систему, которую просто можно решить прямым ходом (прямой подстановкой):
Затем, получив решение предыдущего уравнения () можем разрешить систему обратным ходом (обратной подстановкой):
В итоге получив искомый вектор .
Вычисление определителя
Вычисление определителя матрицы : .
Если , то .
Определителем любой треугольной матрицы будет произведение ее диагональных элементов, поэтому
Получение обратной матрицы
Обращение матрицы : .
По основному свойству обратной матрицы , где — единичная матрица.
Разложив матрицу , можем записать:
и решить эту матричное уравнение тем же способом, что и описанный выше способ решения матричных уравнений через LU-разложение.
Эффективность метода
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 . Если LU-разложение неприменимо, то необходимо использовать РазложениеLUP.
Важные частные случаи
Если матрица 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:
, причем
КатегорияЛинейнаяАлгебра | КатегорияПрикладнаяМатематика