אלגברה ליניארית 1
Download
1 / 36

אלגברה ליניארית 1 - PowerPoint PPT Presentation


  • 159 Views
  • Uploaded on

אלגברה ליניארית 1. היום בשיעור:. דירוג מטריצה פירוק LU פירוק cholsky מספר מצב של מטריצה. הקדמה. תהי Ax=b מערכת משואות אזי הפתרון של x מוגדר להיות כאשר קיימת ל A מטריצה הופכית. מטריצה שיש לה הופכית נקראת רגולרית –ההופכית של A יחידה וריבועית מאותו סדר.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' אלגברה ליניארית 1' - teneil


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

היום בשיעור:

  • דירוג מטריצה

  • פירוק LU

  • פירוק cholsky

  • מספר מצב של מטריצה


הקדמה

תהי Ax=b מערכת משואות אזי הפתרון של x מוגדר להיות

כאשר קיימת לA מטריצה הופכית.

מטריצה שיש לה הופכית נקראת רגולרית –ההופכית של A יחידה וריבועית מאותו סדר.

מטריצה אלמנטרית היא מטריצה יחידה מסדר n אשר יושם בה פעולה אלמנטרית.

מטריצה הופכית היא מכפלה של מטריצות אלמנטריות שמיצגות את הפעולות האלמנטריות שיהפכו את A למטריצת יחידה


  • כדי לפתור מערכת משוואות ליניאריותAx=b , משתמשים באלגוריתם הבסיסי של אלימינציות גאוס.

  • לפני שנעבור על האלגוריתם נדגיש כלל על הכופל שיאפס את האיבר בשורה הi-ית ובעמודה הj –ית

    כאשר האיבר על האלכסון קרוי איבר הציר. ובסוף התהליך מבצעים חילוץ לאחור


לדוגמא: ליניאריות


בעיות בשיטת הדירוג ליניאריות

  • נתונה המערכת הבאה

  • פיתרון המערכת הוא x=10 y=20

  • נניח שיש לנו מחשב אם שלוש ספרות דיוק במצב כזה התוצאה היא

  • עכשיו הפיתרון הוא y=20.1 x=6!!! ,נוצרה שגיאה של 40% בx


המשך: ליניאריות

  • ננסה שיטה שניה בה נחליף את השורה הראשונה עם השניה ונקבל (לאחר הכנסת העיגול)

  • תמיד נשאף שאיבר הציר יהיה הגדול ביותר בעמודה כך יתר השורות יוכפלו במקדם קטן מאחד והתוצאה לא יכולה לברוח יותר מידי.


החלפת שורות ועמודות ליניאריות

שחלוף בין שורות זהה להכפלת מטריצה אלמנטרית משמאל , שחלוף בין העמודות זהה להכפלת מטריצה אלמנטרית מימין , בכל פעולה על שורות יש להכפיל משמאל במטריצה אלמנטרית תואמת את וקטור הפתרונות ,בשחלוף עמודות מכפילים את וקטורהמקדמים


Plu decomposition
PLU decomposition ליניאריות

  • את המערכת Ax=b ניתן לפרק ל LU=PA

  • P מטריצת פרמוטציות

  • L מטריצה משולשית ריבועית תחתונה שבאלכסון שלה יש אחדות

  • U מטריצה משולשית עליונה


Plu decomposition1
PLU decomposition ליניאריות

*בכל שלב יש לדאוג שאיבר הציר הוא האיבר הגדול ביותר בעמודה המדורגת

*כל שחלוף שורה במטריצה המקורית נכנס למטריצת תמורה יש לעדכן את שלושת המטריצות U ,L ,P כאשר ב L משחלפים רק את האיברים מתחת לאכסון

*כל פעולה אלמנטרית מעדכנת את מטריצה L במקום הספציפי שאופס על ידי הנגדי של פעולת האיפוס-נשמע מסובך בפועל זה פשוט

אם המאפס הוא אזי במקום המתאפס ב L מציבים


Plu decomposition2
PLU decomposition ליניאריות


Plu decomposition3
PLU decomposition ליניאריות


Plu decomposition4
PLU decomposition ליניאריות


Plu decomposition5
PLU decomposition ליניאריות



המשך ליניאריות


Cholsky
פירוק ליניאריותcholsky

  • תהי A מטריצה סימטרית חיובית אזי היא ניתנת לפירוק לצורה שלבצורה זו מוצאים את "השורש" של המטריצה , למטריצות אלו ישומים רבים בבעיות מינימזציה.

  • מטריצה A סימטרית אם:

    והיא חיובית אם מתקיים אחד מהתנאים הבאים

    1 .

    2 .כל הערכים העצמיים של A גדול מאפס

    3 .כל המינורים הראשים של A גדולים מאפס.


דוגמא ליניאריות

  • פרק את A פירוק cholsky:

  • ראשית נבדוק אם A חיובית ממש


המשך ליניאריות

  • לאחר שוידאנו שA חיובית ממש נבצע את הפירוק


Conditioning
Conditioning ליניאריות של מטריצה

  • מספר מצב של מטריצה אוkapa מסדר P מוגדרת להיות:

  • נתבונן בדוגמא הבאה

    לכמה שווה הוקטור x?

    אם נכניס שגיאה קטנה בפלט למשל בb2 . נשנה אותו ל 111.1 הוקטור X יהיה שווה


המשך ליניאריות

שגיאה יחסית קטנה בפלט של 0.1/111=9.9*10-4 גרמה לשגיאה גדולה בקלט (1) מצב כזה נקרא ill-conditioned. זה אומר שהkapa של המטריצה היא גבוהה


נורמה של מטריצה ליניאריות

  • נורמה 1 של מטריצה A זה סכום איברי העמודה המקסימלי (בערכים מוחלטים)

  • נורמה 2 של מטריצה היא הערך העצמי המקסימאלי בערך מוחלט של M=A*A’

  • נורמה אינסוף של A זה סכום איברי השורה המקסימאלי


לדוגמא: ליניאריות

  • What are the 1,2 , norm of the following matrix

  • Norm 1: 4+7+6=17

  • Norm 2: sqrt(max(eig(MM’)))=10.4269

  • Norm : 3+5+7=15


  • ולכן בדוגמה הקודמת ליניאריות

  • אותו דבר יצא לנו בנורמה 1 (לא בכל מצב הנורמות שוות...)

  • הkapa יצאה לנו גבוהה ומכך ניתן לראות שהמערכת היא ill-condition

  • אילו היה מקבל ערך קטן לא הינו מקבלים מספר מצב כל כך גדול.


השפעת הטעות ליניאריות


Example 2
Example 2 ליניאריות

  • If and

    what is the maximum error in x?

    x=[1,1,1]T, |||M|||=12

    Cond(M)=22.5


כפי שניתן לראות המטריצה בעלת דטרמיננטה שווה ל 0 ולכן היא סינגולארית- בעלת מרחב פתרונות ששווה לאין-סוף. אם נשנה את אחד הרכיבים במטריצה במעט, למשל נהפוך את 3 בשורה השנייה ל 3.0001 אז הדטרמיננטה תהיה כמעט לאפס והדטרמיננטה של המטריצה ההופכית תהיה גדולה מאוד, ולכן הkapa תהיה גבוהה.


הפיכת מטריצה-קופקטרים דטרמיננטה שווה ל 0 ולכן היא סינגולארית- בעלת מרחב פתרונות ששווה לאין-סוף. אם נשנה את אחד הרכיבים במטריצה במעט, למשל נהפוך את 3 בשורה השנייה ל 3.0001 אז הדטרמיננטה תהיה כמעט לאפס והדטרמיננטה של המטריצה ההופכית תהיה גדולה מאוד, ולכן ה

  • א.עבור כל מטריצה מסדר n*n ניתן להגדיר את מטריצת הקופקטרים (ad-joint ) כך עבור כל רכיב במטריצה המקורית הקופקטור שלו זה ערך הדטרמיננטה של כל הרכיבים אשר לא נמצאים בשורה ובעמודה של הרכיב הנוכחי.עבור כל רכיב יש להשאיר את הסימון השלילי והחיובי בהתאם.

  • ב.יש לחלק את מטריצת הקו-פקטרים בדטרמיננטה של המטריצה המקורית

  • ג.יש לבצע Transpose למטריצה המתקבלת


כאשר המטריצה מסדר 2*2 דטרמיננטה שווה ל 0 ולכן היא סינגולארית- בעלת מרחב פתרונות ששווה לאין-סוף. אם נשנה את אחד הרכיבים במטריצה במעט, למשל נהפוך את 3 בשורה השנייה ל 3.0001 אז הדטרמיננטה תהיה כמעט לאפס והדטרמיננטה של המטריצה ההופכית תהיה גדולה מאוד, ולכן ה


דוגמא: דטרמיננטה שווה ל 0 ולכן היא סינגולארית- בעלת מרחב פתרונות ששווה לאין-סוף. אם נשנה את אחד הרכיבים במטריצה במעט, למשל נהפוך את 3 בשורה השנייה ל 3.0001 אז הדטרמיננטה תהיה כמעט לאפס והדטרמיננטה של המטריצה ההופכית תהיה גדולה מאוד, ולכן ה


דוגמא למטריצה מסדר 3*3 דטרמיננטה שווה ל 0 ולכן היא סינגולארית- בעלת מרחב פתרונות ששווה לאין-סוף. אם נשנה את אחד הרכיבים במטריצה במעט, למשל נהפוך את 3 בשורה השנייה ל 3.0001 אז הדטרמיננטה תהיה כמעט לאפס והדטרמיננטה של המטריצה ההופכית תהיה גדולה מאוד, ולכן ה