Метод ортогоналізації у випадку несиметричної матриці

Введення

 

До рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь приводяться багато задач чисельного аналізу.

Відоме з курсу вищої алгебри правило Крамера для рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь практично невигідно, тому що вимагає занадто великої кількості арифметичних операцій і записів. Тому було запропоновано багато різних способів, більше придатних для практики.

Використовувані практично методи рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь можна розділити на дві більші групи: так звані точні методи й методи послідовних наближень. Точні методи характеризуються тим, що з їхньою допомогою принципово можливо, проробивши кінцеве число операцій, одержати точні значення невідомих. При цьому, звичайно, передбачається, що коефіцієнти й праві частини системи відомі точно, а всі обчислення виробляються без округлень. Найчастіше вони здійснюються у два етапи. На першому етапі перетворять систему до того або іншого простого виду. На другому етапі вирішують спрощену систему й одержують значення невідомих.

Методи послідовних наближень характеризуються тим, що із самого початку задаються якимись наближеними значеннями невідомих. Із цих наближених значень тим або іншому способу одержують нові «поліпшені» наближені значення. З новими наближеними значеннями надходять точно також і т.д. Розглянемо два точних методи: метод ортогоналізації й метод сполучених градієнтів.

 

 



Метод ортогоналізації

 

Метод ортогоналізації у випадку симетричної матриці

Нехай дана система

 

 (1)

 

порядку n. Щоб уникнути надалі плутанини, над векторами поставимо риски. Рішення системи будемо розшукувати у вигляді

 

, (2)

 

де  – n векторів, що задовольняють умовам

 

 при  (3)

 

Тут розглядається звичайний скалярний добуток векторів в n-мірному векторному просторі, тобто якщо  й , те . Нехай такі вектори знайдені. Як це робиться, буде показано нижче. Розглянемо скалярний добуток обох частин системи (1) з

 

 (4)

 

Використовуючи (2) одержимо:

 


 (5)

 

або, у силу вибору векторів ,

 

. (6)

 

Отже, для визначення коефіцієнтів  одержали систему із трикутною матрицею. Визначник цієї системи дорівнює

 

. (7)

 

Отже, якщо , те  можливо знайти й перебувають вони без праці.

Особливо легко визначаться , якщо матриця А симетрична. У цьому випадку, мабуть,

 

 (8)

 

і, отже,

 

=0 при . (9)

 

Тоді система для визначення  прийме вид

 

 (10)

 


. (11)

 

Метод можна узагальнити. Нехай якимсь образом удалося знайти систему 2n векторів  так, що

 

 =0 при . (12)

 

Множачи обидві частини рівності (1) на  й використовуючи подання  через , як і раніше, одержимо:

 

. (13)

 

Знову вийшла система лінійних алгебраїчних рівнянь із трикутною матрицею для визначення . Трохи ускладнивши обчислення можна одержати систему діагонального виду. Для цього побудуємо три системи векторів , так що мають місце рівності:

 

 (14)

 

 (15)

 

 (16)





Тоді

 

, (17)

 

тому що при i<r

 

 (18)

 

і при i>r

 

 (19)

 

Таким чином,

 

 (20)

 

Зупинимося докладніше на першому з описаних методів. Розглянемо випадок, коли матриця А симетрична й позитивно певна. Останнє означає, що для будь-якого вектора  квадратична форма його компонент  більше або дорівнює нулю, причому рівність нулю можливо в тім і тільки тім випадку, якщо вектор  нульової. Як ми бачили раніше, потрібно побудувати систему векторів , що задовольняють умовам

 

 =0 . (21)


Це побудова можна здійснити в такий спосіб. Виходимо з якоїсь системи лінійно незалежних векторів , наприклад із системи одиничних векторів, спрямованих по координатних осях:

 

 (22)

 

Далі проводимо «ортогоналізацію». Приймаємо  й шукаємо  у вигляді

 

. (23)

 

З умови  знаходимо:

 

 (24)

 

Шукаємо  у вигляді

 

. (25)

 

Умови  спричиняють

 

 (26)


Далі надходимо також.

Процес буде здійсненний, тому що все . Це ж забезпечить нам можливість розв'язання системи для визначення коефіцієнтів . Помітимо, що в нашім випадку це буде процес справжньої ортогоналізації, якщо в просторі векторів увести новий скалярний добуток за допомогою співвідношення

 

. (26)

 

Неважко перевірити, що уведене таким способом скалярний добуток буде задовольняти всім вимогам, які до нього пред'являються.

При рішенні системи n рівнянь за справжньою схемою потрібно зробити

 

 (28)

 

операцій множення й ділення.

 



Метод ортогоналізації у випадку несиметричної матриці

 

У випадку несиметричної матриці процес ортогоналізації проводиться точно також. Нехай вектори  вже побудовані. Тоді  шукається у вигляді

 

 (29)

 

Коефіцієнти  визначаються із системи


 (30)

 

Система у випадку несиметричної матриці буде трикутною.

Аналогічно будується система «біортогональних» векторів, тобто система 2n векторів, що задовольняють умові (12). При цьому  – n довільних лінійно незалежних векторів, а вектори  будуються послідовно у вигляді

 

 (31)

 

Коефіцієнти  перебувають із системи

 

 (32)

 

Також надходимо, відшукуючи коефіцієнти  й , при побудові систем векторів (14) і (15), що задовольняють умовам (16).

При цьому одержимо дві системи:

 

 (33)

 

з яких і визначаємо  й .

Зупинимося ще на одному методі ортогоналізації. Будемо розглядати рядки матриці А як вектори:


 (34)

 

Перше рівняння системи  ділимо на . При цьому одержимо

 

 (35)

 

де

 

 (36)

 

Друге рівняння системи заміниться на

 

 (37)

 

де

 (38)

 

Аналогічно надходимо далі. Рівняння з номером i прийме вид

 

 (39)

 

де


 

 (40)

 

Процес буде здійсненний, якщо система рівнянь лінійно незалежна. У результаті ми прийдемо до нової системи , де матриця З буде ортогональної, тобто має властивість СС¢=I.

Таким чином, рішення системи можна записати у вигляді

 

. (41)

 

Практично, внаслідок помилок округлення, СС¢ буде відмінна від одиничної матриці й може виявитися доцільним зробити кілька ітерацій для системи .

 

 







Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: