LDL^H分解求逆矩阵与MATLAB仿真(Right-Looking)

通过LDL^{H}分解将对称正定厄米特矩阵分解成下三角矩阵L和对角矩阵D来求其逆矩阵

目录

前言

一、LDL^H基本算法

二、LDL^H Right-Looking算法

三、D矩阵求逆

四、L矩阵求逆

五、A矩阵求逆

六、计算量分析

七、MATLAB仿真

八、参考资料

总结


前言

        在线性代数中,LDL^H分解是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵(L)与一个对角矩阵(D)的过程。由于D是对角矩阵,那么其逆矩阵就等于其所有对角元素的倒数组合成的对角矩阵。求逆矩阵,分解之后便只需要去求L的逆矩阵进而就能求出厄米特矩阵的逆矩阵。


提示:以下是本篇文章正文内容,希望能帮助到各位,转载请附上链接。

一、LDL^H基本算法

        对于一个厄米特矩阵A,可以将其写为

\textbf{A}=\textbf{LDL}^{H}

其中D为对角矩阵,L为下三角矩阵,且对角元全为1。

A的下三角部分(即A_{i,i}\left(j=1,\ldots,N;i\geq j\right))满足:

A_{i,j}=\sum_{k=1}^jL_{i,k}D_{k,k}L_{j,k}^*

L_{i,i}D_{i,i}可按以下步骤求解:

a)

L_{1,1}=1,D_{1,1}=A_{1,1};

b)

\begin{aligned}L_{i,1}&=L_{i,1}\left/D_{1,1}\right.\left(i=2,\ldots,N\right);\end{aligned}

c) 对于第j\left(j=2,\cdots ,N\right)列:

L_{j,j}=1,D_{j,j}=A_{j,j}-\sum_{k=1}^{j-1}L_{j,k}D_{k,k}L_{j,k}^*\text{;}

\begin{aligned}L_{i,j}&=\frac{A_{i,j}-\sum_{k=1}^{j-1}L_{i,k}D_{k,k}L_{j,k}^*}{D_{j,j}}&\left(j+1\leq i\leq N\right)\end{aligned}.

d) 如果j=N,则矩阵分解完成;否则j=j+1,返回 c)。

例如,对于4×4阶矩阵,按公式写出每一个元素表达式如下图所示。

二、LDL^H Right-Looking算法

        注意到LDL分解的步骤c含有计算A_{i,j}-\sum_{k=1}^{j-1}L_{i,k}D_{k,k}L_{j,k}^* 部分,该计算在第 j 列完成列约化操作之后即可对后续子矩阵完成部分更新:

L_{i,j^{\prime}}=L_{i,j^{\prime}}-L_{i,j}D_{j,j}L_{j^{\prime},j}^{*}\left(j^{\prime}=j+1,\ldots,i\right),

称为Right-Looking结构。

L_{i,j}D_{j,j}可按以下步骤求解:

a) 

\textbf{L}=tril(\textbf{A}) (取A的下三角部分)

b) 对于第j\begin{pmatrix}j=1,\ldots,N\end{pmatrix}列:

D_{j,j}=L_{j,j},L_{j,j}=1\text{;}

c) 对于第i\begin{pmatrix}i=j+1,\ldots,N\end{pmatrix}行:

        1)执行执行列约化:

L_{i,j}=L_{i,j}/D_{j,j}\text{;}

        2)更新子矩阵对应行:

L_{i,j^{\prime}}=L_{i,j^{\prime}}-L_{i,j}D_{j,j}L_{j^{\prime},j}^*\left(j^{\prime}=j+1,\ldots,i\right);

d)如果 j = N ,则矩阵分解完成;否则j = j+1,返回b)。

例如,对于4×4阶矩阵,按公式写出每一个元素表达式如下图所示。

三、D矩阵求逆

        由于D是一个对角矩阵,所以D矩阵的逆矩阵可表示为:

\textbf{D}^{-1}=\begin{bmatrix} \frac{1}{D_{1,1}} & & & \\ &\frac{1}{D_{2,2}} & & \\ & & \ddots & \\ & & & \frac{1}{D_{N,N}} \end{bmatrix}

四、L矩阵求逆

        由于L是一个下三角矩阵,我们可以对其求共轭转置得到一个上三角矩阵,这样便可以参考下面这篇文章求其逆矩阵:

http://t.csdnimg.cn/aHPmd

五、A矩阵求逆

        因为A=LDL^H,所以

\mathbf{A}^{-1}=(\mathbf{L}^H)^{-1}\mathbf{D}^{-1}\mathbf{L}^{-1}

六、计算量分析

        对于一个N×N阶厄密对称正定A矩阵,

n(n=1,\cdots ,N)次列约化需要的除法次数为N-n

n次子矩阵更新需要的乘法次数为:

(N-n+1)(N-n)

加法次数(减可看成加)为:

\frac{(N-n+1)(N-n)}2

        那么执行完整个LDLH分解需要的

乘法次数为:

\sum_{n=1}^N\left((N-n+1)(N-n)\right)=\frac{N^3-N}3

加法次数为:

\sum_{n=1}^N\frac{(N-n+1)(N-n)}2=\frac{N^3-N}6

除法次数为:

\sum_{n=1}^{N}(N-n)=\frac{N^2-N}2

执行完之后对对角阵D求逆需要N次除法。

参考http://t.csdnimg.cn/aHPmd,对主对角线全为1的三角矩阵L求逆需要的乘法与加法次数均为

\frac{N^3-3N^2+2N}6

        因为A=LDLH,那么计算\mathbf{A}^{-1}=(\mathbf{L}^H)^{-1}\mathbf{D}^{-1}\mathbf{L}^{-1}(注意D-1是对角阵,L-1、(LH)-1是三角阵)需要的乘法次数为:

\frac{N^3+6N^2+5N}6

加法次数为:

\frac{N^3-N}6

所以通过LDL^H分解求解逆矩阵总共需要的运算次数如下:

乘法:

\frac{N^3-N}3+\frac{N^3-3N^2+2N}6+\frac{N^3+6N^2+5N}6=\frac{4N^3+3N^2+5N}6

加法:

\frac{N^3-N}6+\frac{N^3-3N^2+2N}6+\frac{N^3-N}6=\frac{N^3-N^2}2

除法:

\frac{N^2-N}2+N=\frac{N^2+N}2

七、MATLAB仿真

以MATLAB自带求逆函数inv为对比,仿真得出以下结果:

八、参考资料

https://download.csdn.net/download/m0_66360845/89030881


总结

         以上介绍了一种基于LDL^H,进而求解逆矩阵的方法与MATLAB仿真。小伙伴们认真看完此文章必定有所收获。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/576489.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据可视化-ECharts Html项目实战(7)

在之前的文章中,我们学习了如何设置漏斗图、仪表盘。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时,希望我的文章能帮助到你,如果觉得我的文章写的不错,请留下你宝贵的点赞,谢谢 数据可视化-ECharts Html项目实战(6…

利用 Scapy 库编写 ARP 缓存中毒攻击脚本

一、ARP 协议基础 参考下篇文章学习 二、ARP 缓存中毒原理 ARP(Address Resolution Protocol)缓存中毒是一种网络攻击,它利用了ARP协议中的漏洞,通过欺骗或篡改网络中的ARP缓存来实施攻击。ARP协议是用于将IP地址映射到物理MAC…

JAVA的NIO和BIO底层原理分析

文章目录 一、操作系统底层IO原理1. 简介2. 操作系统进行IO的流程 二、BIO底层原理1. 什么是Socket2. JDK原生编程的BIO 三、Java原生编程的NIO1. 简介2. NIO和BIO的主要区别3. Reactor模式4. NIO的三大核心组件5. NIO核心源码分析 一、操作系统底层IO原理 1. 简介 IO&#x…

产品经理的自我修养

点击下载《产品经理的自我修养》 1. 前言 在产品领域取得成功的关键在于持续的激情。只有保持热情不减,我们才能克服各种困难,打造出卓越的产品。 如果你真心渴望追求产品之路,我强烈建议你立即行动起来,亲自参与实际的产品创作。无论是建立一个网站、创建一个社群,还是…

黑苹果安装,黑苹果小白详细教程

前言(废话)本人电脑小白,看了网上很多的教程,整合用了20个小时,反正看的太多了,反而不知道咋弄了,最后看不下去了,就试了一下,结果稀里糊涂的成功了,我也不知…

农村分散式生活污水分质处理及循环利用技术指南

标准已完成意见征集: 本文件给出了农村分散式生活污水分质处理及循环利用的总则、污水收集、污水分质处理、资源化利用、利用模式、运维管理等的指导。 本文件适用于农村分散式生活污水分质处理及循环利用的设施新建、扩建和改建工程的设计、施工与运维。 注:本文件…

【Redis教程0x08】详解Redis过期删除策略内存淘汰策略

引言 Redis的过期删除策略和内存淘汰策略是经常被问道的问题,这两个机制都是做删除操作,但是触发的条件和使用的策略是不同的。今天就来深入理解一下这两个策略。 过期删除策略 Redis 是可以对 key 设置过期时间的,因此需要有相应的机制将…

Aigtek:功率放大器的定义、指标参数及性能特点

功率放大器是一种电子器件或电路,用于将输入信号的功率放大到更高的功率级别。它在各种应用中起到关键的作用,例如音频放大器、射频放大器、激光放大器等。下面西安安泰将介绍功率放大器的定义、指标参数以及其性能特点。 功率放大器的定义: …

自动发卡平台源码优化版配套免签个人支付宝微信插件

这款免签个人支付宝微信插件,配套的是 自动发卡平台源码优化版,支持个人免签支付 其他系统的不支持!

政安晨:专栏目录【TensorFlow与Keras实战演绎机器学习】

政安晨的个人主页:政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎机器学习 希望政安晨的博客能够对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正! 本篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras…

33.HarmonyOS App(JAVA)鸿蒙系统app数据库增删改查

33.HarmonyOS App(JAVA)鸿蒙系统app数据库增删改查 关系数据库 关系对象数据库(ORM) 应用偏好数据库 分布式数据库 关系型数据库(Relational Database,RDB)是一种基于关系模型来管理数据的数据库。HarmonyOS关系型…

光明源@智慧公厕的建设要求是什么

作为城市公共卫生设施的重要组成部分,智慧公厕的建设要求愈发受到重视。它们不仅是城市形象的窗口,更是为民众提供便捷、舒适的卫生服务的重要载体。那么,究竟什么样的要求才能确保智慧公厕的高效建设呢?今日,让我们一…