КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Связь между сингулярным и спектральным разложениями матрицы
Сингулярное разложение матрицы общего вида тесно связано со спектральными разложениями симметричных матриц
, , .
Рассмотрим эту связь подробно. Утверждение 1. Пусть есть сингулярное разложение -матрицы в соответствии с (1). Если симметричная матрица с СЗ и СВ , т.е. есть спектральное разложение , то в сингулярном разложении матрицы , , причем . Утверждение 2. Пусть есть сингулярное разложение -матрицы в соответствии с (1). Собственными значениями симметричной матрицы являются , а правые СНВ — ортонормированные СВ . Доказательство. Для матрицы имеет место соотношение:
. (2)
Равенство (2) очевидно представляет спектральное разложение матрицы , причем — ее СВ, а диагональные элементы — СЗ. Утверждение 3. Пусть есть сингулярное разложение -матрицы в соответствии с (1). Собственными значениями симметричной матрицы являются . Левые СНВ — ортонормированные СВ , соответствующие СЗ . Доказательство. Аналогично доказательству утверждения 2. Утверждение 4. Пусть , где — квадратная -матрица, причем есть сингулярное разложение в соответствии с (1). Тогда СЗ матрицы — это числа , а соответствующие нормированные СВ имеют вид . Доказательство. Поскольку матрица симметричная, то
. (3)
Из (3) вытекает, что — блочно-диагональная матрица, а значит ее спектр является объединением спектров блоков. Спектры блоков , — это . Обозначим спектральное разложение матрицы
.
Поскольку , (4)
т.е. (4) — спектральное разложение , то СЗ — это квадраты СЗ , а значит СЗ определяются как , и первая часть утверждения доказана. Для доказательства второй части проверим непосредственно, что вектор является СВ матрицы : . (5)
Рассмотрим составляющие правой части (5):
. (6)
Аналогично (6) показывается, что
. (7)
Учитывая (6) и (7), из (5) вытекает
,
из чего по определению следует, что — СВ матрицы , отвечающий СЗ , который после нормирования становится равным . Опираясь на установленную связь между сингулярным и спектральным разложениями соответствующих матриц, можно преобразовать алгоритмы решения симметричной проблемы СЗ в алгоритмы вычисления сингулярного разложения. Это преобразование выполняется не прямолинейно, поскольку сингулярное разложение обладает дополнительной структурой, которая часто может быть использована для повышения эффективности и точности алгоритмов.
Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 556; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |