Метод lu-разложение матриц

 

Пусть – данная – матрица, а и – соответственно нижняя (левая) и верхняя (правая) треугольные матрицы. Справедливо следующее утверждение.

Теорема 5.1. Если все главные миноры квадратной матрицы отличны от нуля, то существуют такие нижняя и верхняя треугольные матрицы, что . Если элементы диагонали одной из матриц или фиксированы (ненулевые), то такое разложение единственно.

Определим (при ) и (при ) такие, чтобы

Выполнив перемножение матриц, на основе поэлементного приравнивания левых и правых частей приходим к -матрице уравнений

относительно -матрицы неизвестных

(5.8)

Специфика этой системы позволяет находить неизвестные (5.8) одно за другим в следующем порядке.

Из первой строки уравнений имеем

;

из оставшейся части первого столбца уравнений

;

из оставшейся части второй строки

;

из оставшейся части второго столбца

и т.д. Последним находится элемент

Легко видеть, что все отличные от 0 и 1 элементы матриц и могут быть однозначно вычислены с помощью всего двух формул:

(5.9)

(5.10)

При практическом выполнении разложения матрицы нужно иметь в виду следующие два обстоятельства:

1. организация вычислений по формулам (5.9)-(5.10) должна предусматривать переключение счета с одной формулы на другую в соответствии с показанным выше процессом получения неизвестных, приведшим к этим формулам. Это удобно делать, ориентируясь на матрицу неизвестных (5.8), а именно, первая строка (5.8) вычисляется по формуле (5.9) при , ; первый столбец (5.8) (без первого элемента) – по формуле (5.10) при , , и т. д.

2. препятствием для осуществимости описанного процесса LU-разложения матрицы может оказаться равенство нулю диагональных элементов матрицы , поскольку на них выполняется деление по формуле (5.10). Отсюда требование теоремы, накладываемое на главные миноры.

Заметим, что , т. е. первый диагональный элемент матрицы совпадает с первым минором и по условию должен быть отличным от нуля. Второй диагональный элемент матрицы

не равен нулю, если отличен от нуля второй главный минор, и т. д. Ясно, что вместо проверки на равенство нулю главных миноров данной матрицы удобнее делать такую проверку для элементов в процессе их вычисления, причем, чтобы уменьшить влияние погрешностей округлений, лучше сравнивать модули с малой положительной константой (допуском). Для определенных классов матриц требования теоремы о разложении заведомо выполняются. Это относится, например, к матрицам с диагональным преобладанием, т. е. к таким, для которых

Если матрица исходной системы (5.1) разложена в произведение треугольных и , то, значит, вместо (5.1а) можно записать эквивалентное (5.1) уравнение

.

Введя вектор вспомогательных переменных , последнее можно переписать в виде системы

Таким образом, решение данной системы с квадратной матрицей коэффициентов свелось к последовательному решению двух систем с треугольными матрицами коэффициентов.

Получим сначала формулы для вычисления элементов вспомогательного вектора . Для этого запишем уравнение в развернутом виде:

Очевидно, что все могут быть последовательно найдены при по формуле

. (5.11)

Развернем теперь векторно-матричное уравнение :

(5.12)

Отсюда значения неизвестных находятся в обратном порядке, т. е. при по формуле

(5.13)

Решение линейных систем с помощью LU-разложения – это другая система реализации метода Гаусса. В отличие от рассмотренной в параграфе 5.1, так называемой, схемы единственного деления эту называют компактной схемой Гаусса или схемой Холецкого.

Вычисление определителя LU-факторизованной матрицы опирается на свойство определителя произведения матриц и сводится к перемножению чисел:

Для обращения матрицы с помощью LU-факторизации можно применить тот же прием, который рассмотрен в параграфе 5.2, т.е. -кратно использовать формулы (5.11) и (5.13) для получения столбцов матрицы ; при этомв качестве в (5.11) должны фигурировать только 0 или 1: для нахождения первого столбца полагаем , для второго – и т.д. Можно однако вывести и специальные формулы для выражения элементов обратной матрицы через элементы матриц и . Продемонстрируем это.

Пусть матрицы и обратимы (матрица обратима всегда). Тогда

Умножая последнее равенство поочередно на слева и на справа, будем иметь

и (5.14)

Анализ уравнений (5.14) позволяет выразить элементы матрицы в виде

Чаще схемой Холецкого называют описываемый в следующем параграфе, основанный на той же идее способ решения симметричных линейных систем (метод квадратных корней).

(5.15)

(5.16)

(5.17)

Схематично последовательность вычислений элементов обратной матрицы можно изобразить пронумерованными стрелками следующим образом:

При этом стрелка 1 означает, что фиксируем и ведем счет по формулам (5.15), (5.16) при ; стрелка 2 – счет по формуле (5.17) при и и т. д.