線性代數筆記-(4)LU分解
下面,我們來說轉置(transpose)。
轉置就是把行寫成列,把列寫成行。
如果轉置某矩陣,轉置某可逆矩陣,那麼其轉置的逆是什麼?
公式非常nice!
還是先看
兩側同時轉置
單位矩陣轉置後還是單位矩陣;對等號左邊的乘積進行轉置,不僅要改變兩者的順序,然後分別轉置兩個矩陣,然後以相反順序相乘。
那麼什麼是A轉置的逆?對一個矩陣轉置後,其逆是什麼?
A的逆的轉置就是A轉置的逆(從上面公式就能得出這個結論)
。想求A的轉置的逆,只要知道A的逆,將其逆轉置即可得到答案。換句話說,轉置和逆兩種運算,對於單個矩陣而言,其順序可以顛倒。
現在開始用這個知識點。
假設有可逆矩陣A,可以進行消元,不需要行互換,主元也不為0。最終得到矩陣
,從
到
,這中間是怎麼聯絡起來的?
與
是什麼關係?這就有了矩陣
,它聯絡著
和
。
首先還是考慮2×2的情形。
然後用初等矩陣進行變換。
現在透過這個公式和
進行對比。我想得到,
在等式一側,而矩陣在等式另一側。
現在我們開始來算。我們想要
這裡的
應該是什麼?
很明顯
是
的逆
現在的問題是
代表什麼?
表示上三角upper,
應該表示下三角陣lower。可以看到
的對角線上均是主元,且主元為1。有時我們為了把主元提出來,可以寫成下面這種形式
這個我們也許應該稱它為
,(D表示diagonal對角矩陣)。現在看起來是不是更有平衡感?兩邊各一個三角陣,中間一個對角陣。
下面,我們進入到3×3的情況。
如果我們要進行消元,按照以前的做法無非是
那麼,如果我們還想得到
,我們應該怎麼做?
我們把
看成一個整體,那麼
就是整體的逆。
所以
為
,即
也許有人會問,為什麼要用逆的形式。因為這個積要比以前的那個積好。
舉一個例子:
這個例子中沒有
,因為31位置已經是0了。下面進行矩陣乘法。
對角線的位置都是1,而上面都是0,這表示我們只在下面的行中做了減法。
我們先把目光放在這個“10”上。它是怎麼來的?我們不喜歡這個10,因為我們從行二減去了2倍行一,然後從行三減去了5倍的新行二,透過這種順序,行一怎麼就影響到行三了呢?這是因為,第一步中有2倍行一從行二中減去了,然後在第二步中又乘5倍從行三中減去,因此總共在行三中加了10倍行一。現在我們需要反方向計算,開始計算逆,當然,順序得倒過來。
下面我們來分別求其逆
這就是要求的矩陣
。
也許到這看的還不明顯。
而
中矩陣相乘的順序非常好,2和5不會衝突,不會得到10。這種順序,消元乘數還在
裡,這是關鍵,要求出
,不需要任何運算。只需要把所有消元乘數都寫進來,就能得到
。
一小段總結:
對於 #FormatImgID_46# ,如果不存在行互換,消元乘數即消元步驟中需要乘以並減去的那個倍數,消元乘數可以直接寫入 #FormatImgID_47# 中。
現在考慮另一個問題,對於n×n的矩陣,需要多少次操作?比如n=1000,那麼我們計算這個矩陣是1秒,1周還是1年?一個大的矩陣,包含的資訊多,也更精確;;但同時,其“消耗”也越大。如果矩陣為100階,n=100,需要多少步?實際消元中需要多少次操作?(假設矩陣裡沒有0)。
答案為:
還有一個問題:右側向量需要多少次操作?
之前是求A中需要多少次操作,那麼加上右側常數列b,他需要多少次操作?顯然b的操作要少得多,畢竟它只有一列。把它放到消元步驟中,然後還要進行回代……
答案是:
次。
我們會經常碰到矩陣A和幾個右側向量,這時對A進行更多次的操作,將其分解為L和U,來完成消元。之後就可以以較少操作次數處理右側向量了。
上面的所有情況都是在行不互換的情況下,如果現在要出現行互換,會是什麼結果?
下面我們來說置換(permutations)。
置換矩陣可以用來進行行行互換,也許我需要2次行行互換?我們能找到什麼矩陣,需要兩次行互換?
一個單位矩陣
,他需要互換0次。若果讓它的行一與行二互換,那麼我需要的矩陣是
。下面,想一下所有行互換的矩陣,有些什麼?這些矩陣就是互換單位陣各行的所有可能情況。有多少種?3×3置換矩陣有多少種?
這六個矩陣有一個很大的特點:其逆等於其轉置。
對於4×4情形,有多少種P?
答案為24個。
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