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计算机问题求解 – 论题3-14 - 矩阵计算 2018年12月20日 有限维空间与数量关系的强有力工具
计算机问题求解 – 论题 矩阵计算 2018年12月20日 有限维空间与数量关系的强有力工具 数字图像处理、计算机图形学、计算几何学、人工智能、网络通信、以及一般的算法设计和分析等
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矩阵的逆与线性方程组的解 Cramer’s rule:如果线性方程组的系数行列式不为0,方程有唯一解。
系数方阵的逆:伴随矩阵处以系数行列式的值 伴随矩阵:代数余子式矩阵
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问题1: 为什么通常不直接用求 逆矩阵的办法来解线性 方程组? 速度慢,n3方
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逆矩阵存在的条件 A的行列式为0: A1,i(i从1到n)和它的代数余子式乘积子和 这是什么意思?
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问题2: 如何计算非奇异矩阵的逆? 1:矩阵A的逆=A的伴随矩阵/行列式A的值 2:矩阵A的逆:对(A|E)进行行初等变换得到(E|A-1)
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问题3.1:求N阶方阵的逆,时间复杂度多少? N的四次方
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问题3.1:求N阶方阵的逆,时间复杂度多少? N的三次方 ……
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高斯消元法过程中可能出现的现象! 问题4: 三角阵会给解 线性方程组带 来什么便利?
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问题5: 三角阵确实会极大简化方程求解,但是 多数情况下,我们不会遇到三角阵。 怎么办? 三角阵可以直接使用代入法求得X
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问题6: 你能否借助右边 的图解释一下用 LUP分解方法解 线性方程组的基 本思想?这个方 法的关键在哪里?
任意的非奇异矩阵均能保证可以分解为两个上、下三角矩阵的乘积,但是,从算法角度求解,会遇到困难。 但是,针对任意的非奇异矩阵A,我们总是能够找到一个“相关矩阵(转换矩阵)”P,使得PA能够顺利地被分解为两个上、下三角矩阵的乘积 PA=LU
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问题7: π数组是什么? 向量bpi中的元素是向量b中元素在P转换矩阵作用下,变换次序得到的 So:
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If we have LUP, we can solve the equations in Θ(n2)
But, how can we get LUP?
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问题8:从以下的例子中,我们能观察到什么现象?我们能如何猜想?
第一行矩阵分解就是高斯消元法;右边U就是消去后的方程系数矩阵,左边的L就是消去时的过程参数
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假如可以不考虑P 问题10: 我们对 如何处理? 问题9: 为什么说这是采 用了“高斯消去 法”?
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问题11: 我们确定能对 进行 递归处理吗?
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该页中矩阵的秩如果不满,A的秩也一定不满,A一定不是非奇异的
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递归显然是可行的: L矩阵中的对角线以下元素的值,本质上就是高斯消元法消元时使用的“倍数”,其中涉及到了除法,导致可能的溢出,以及容易被忽略的“大误差”
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结论 递归 = ×
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递归,总是开销大的,可以写成循环的 问题12.1: 为什么算法中并没有用递归?
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控制对角线,控制递归的! 问题12.2: 算法中的控制变量k是控制行?列?还是什么?
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这个循环在干什么? 做舒尔补的递归的计算 问题12.2: 算法中的控制变量k是控制行?列?还是什么?
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这个操作确定 能做吗? 问题12.3:这个算法中有bug吗?
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问题13: 下例我们遇到了什么困难? 你有解决思路吗? 确保不会选择0为被除数或者一个非常小的数为被除数
如果在某列中找不到非0元素,在该次递归运算中,矩阵就不再是非奇异的,会导致此次递归前的k+1矩阵奇异,……最终导致A奇异。有矛盾。
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问题14: 为什么需要置换矩阵?为什么一定能够找到可置换的行? 用置换矩阵进行主元选择(行初等变换:交换最大元到第一行)
某次递归过程中,如果舒尔补第一列全为0,该矩阵一定奇异, 递归前的矩阵一定奇异,进而原矩阵一定奇异
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初等行变换,你能写出Q吗? 递归 交换1,3两行的Q矩阵 Q:第一行的第k列为1,第一列的第k行为1,其它主对角线元素(除1,1和k,k外)为1.其它为0 我们需要将P’和Q综合起来!
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递归可行吗? 递归 必须清楚P的结构和Q的存在 PA=LU而且无需担心除0或者不稳定!
1,Q:第一行的第k列为1,第一列的第k行为1,其它主对角线元素(除1,1和k,k外)为1.其它为0 2,舒尔补是可递归求解的,可以得到P‘L‘U’ 3,在P’L’U’的基础上构造PLU,特别是P的构造还和Q有关:完成PA=LU。我们需要将P’和Q综合起来! PA=LU而且无需担心除0或者不稳定!
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行置换的处理 问题15: 如何理解数组pi? Pi是个置换矩阵P的数组表示方式,pi[i]=j且j不等于0时,意味着置换矩阵:p[I,j]=1
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K=1;k’=3,交换pi[1]和pi[3] K=2;k’=3,交换pi[2]和pi[3] K=3;k’=4,交换pi[3]和pi[4]
问题16:置换矩阵如何获得?
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…… 问题17: 算法中并没有出现两个三角 矩阵,这些矩阵的值是如何 体现的? A数组沿对角线划分
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Pi数组 K=1;k’=3,交换pi[1]和pi[3] (递归)计算舒尔补 Pivot选择 计算L矩阵值 换行 就是pi数组
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你能否解释一下,为什 么可以利用LUP分解来 计算逆矩阵?
问题18: 你能否解释一下,为什 么可以利用LUP分解来 计算逆矩阵? AX=I
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问题19: 这有多复杂? 定义X矩阵的每一列为Xi; AXi= ei线性方程组求解,可以解出Xi,开销是n平方(有了PLU之后)
解出n个上述方程组,需要n的三次方 问题19: 这有多复杂?
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Open topics 用循环不变式方法,证明LUP分解算法的正确性 如何用PLU分解求矩阵的行列式?
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