线性代数 --- 带有置换矩阵P的LU分解
带有置换矩阵(P)的LU分解(即,PA = LU )
LU分解就是以矩阵的形式记录高斯消元。如果在高斯消元过程中,用到了行交换(碰到了主对角线上的元素为0的情况),则会反应在LU分解的L矩阵中。
简而言之,LU分解中的U矩阵保存的是高斯消元的结果,这是不会变的。但,记录消元过程的L矩阵,要么就是把行交换的部分直接放在L矩阵中,这种做法得到的结果就是:
A=LU
此外,还有一种不用L矩阵记录行交换的方法,那就是用一个个的置换矩阵P去记录行交换操作,这样一来,高斯消元的矩阵表示就是:
PA=LU
在我的笔记本中,出现过两次PA=LU的学习笔记,这是一个比较新的版本,这是一种非常直观的算法,且里面没有说明P矩阵的表示方式:
这是一个早期的笔记记录,虽然,他一口气就写出了L,U,P三个矩阵,但我并不推荐。
下面用Matlab来验证一下上面的计算结果:
1,先把手动计算出来的结果逐一输入Matlab。
2,分别计算PA和LU,看两者计算结果是否相等。其中,PA表示原始矩阵A经过行交换后得到的结果,而LU表示的是经过高斯消元后的结果U,通过左乘还原矩阵L后得到的结果。
PxA
LxU
最终得到的等式两端的结果相同,证毕!
现在,我们再来看看Matlab自带函数lu()的计算结果:
1,首先把我们要进行LU分解的原始矩阵A输进去。
2,然后用Matlab自带的LU函数进行分解,并同时得到P,L,U三个矩阵。
注意: matlab的计算结果和我们手动计算的结果不同,两种结果都是对的。
下面我们再补充一个例子:(同样,不推荐这个算法)
逐一输入L,U,P矩阵:
首先,PA=A,得到经过行交换后的A。
其次,计算LU,理论上LU的结果应该等于PA,(PA,即经过行交换后的A)。
证毕,礼成!
同样,再看看Matlab自带函数lu()的计算结果:
以上为matlab的计算结果,这和我们手算出来的不一样。
直接写出L矩阵的方法:
虽然我在笔记中对EA的计算进行了详细的说明,但是,当我们在手写L矩阵时,还是不希望在经过这种相对复杂的计算,而是,去尝试,用取巧的办法,直接写出EA的乘积。因为,此时E所乘的矩阵A,不是原始的A矩阵,而是始于单位矩阵I的一系列计算。
而取巧的办法就是在计算EA时,比如说EijA,只需把Eij对应位置的值,填在A矩阵中的对应位置即可。例如:
或:
(全文完)
作者 --- 松下J27
格言摘抄:悟道休言天命,修行勿取真经。《遥远的救世主---豆豆》
鸣谢(参考资料):
1,PA=LU 分解 | 線代啟示錄本文的閱讀等級:中級 令 $latex A&fg=000000$ 是一個 $latex n\times n&fg=000000$ 階可逆矩陣。LU 分解 $latex A=LU&fg=000000$ 是高斯消去法的一種表達形式,下三角矩陣 $latex L=[l_{ij}]&fg=000000$ 記錄消元過程使用的乘數,上三角矩陣 $latex U=[u_{ij}]&fg=000000$ 儲存約化結果,其中 $latex L&fg=000000$ 和 $latex U&fg=000000$ 的主對角元分別滿足 $latex l_{jj}=1&fg=000000$ 和 $latex u_{jj}\neq 0&fg=000000$ (見“LU 分解”)。不過,並非每一可逆矩陣都存在 LU 分解。在執行高斯消去法的化簡程序中,若 $latex 0&fg=000000$ 出現在軸元 (pivot) 位置,即 $latex (j,j)&fg=000000$ 元,列取代運算便無法消去軸元底下各元,這時標準 LU 分解不復存在。可逆矩陣 $latex A&fg=000000$ 的軸元總數 (即 $latex \mathrm{rank}A&fg=000000$) 等於 $latex n&fg=000000$,透過列交換運算必能獲得一個 (非零)…https://ccjou.wordpress.com/2012/04/13/palu-%E5%88%86%E8%A7%A3/
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