рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Пример сингулярного разложения

Работа сделанна в 2002 году

Пример сингулярного разложения - Дипломный Проект, раздел Математика, - 2002 год - Сингулярное разложение в линейной задаче метода наименьших квадратов Пример Сингулярного Разложения. Проведем Преобразование Хаусхолдера На Матриц...

Пример сингулярного разложения. Проведем преобразование Хаусхолдера на матрице , К первой компоненте первого столбца прибавляем норму первого столбца, получим. Пусть Преобразованная матрица A2 вычисляется следующим образом.

Для первого столбца имеем так как Таким образом, в первый столбец были введены нули и его длина не изменилась. Получим второй столбец для третьего столбца окончательно, Столбцы матрицы A2 получаются вычитанием кратных вектора v1 из столбцов A1. Эти кратные порождаются скалярными произведениями, а не отдельными элементами, как в гауссовом исключении.

Прежде чем вводить дальнейшие нули под диагональю, преобразованием вида A3A2Q1, получают нули в первой строке. Нули уже стоящие в первом столбце, не должны быть испорчены, длина первого столбца должна быть сохранена поэтому при внесении нулей в первую строку нельзя менять первый элемент строки, изменяем второй элемент и зануляем третий. Для матрицы большего размера на этом шаге было бы получено n 2 нуля. Преобразование порождается первой строкой A2 Строка матрицы A3 с номером i получается по формуле. Таким образом, из каждой строки A2 вычитается надлежащее кратное. Это дает матрицу Поскольку первая компонента нулевая, то нули первого столбца A2 сохраняются в A3, Так как Q1 ортогональная, то длина каждой строки в A3 равна длине соответствующей строки в A2. Теперь можно добиться новых нулей под диагональю, не испортив полученных ранее Поскольку ранг этой матрицы равен лишь 2, то теперь третий столбец имеет на диагонали и под диагональю элементы порядка ошибки округления.

Эти элементы обозначены в матрице через 0.000, чтобы отличить их от элементов, в точности равных нулю. Если бы матрица имела полный ранг, то нужно было бы выполнить еще одно преобразование, чтобы получить нули в третьем столбце Если бы не ошибки округлений, то в данном примере третий диагональный элемент был бы точным нулем.

Элементы под диагональю во всех столбцах указаны как точные нули, потому что преобразования так и строились, чтобы получить там нули. Последнее преобразование H3 в этом примере могло бы быть тождественным, однако тогда оно не было бы хаусхолдеровым отражением. Фактически использование H3 попутно изменяет знак элемента 1.080 в матрице A4. Получилась искомая двухдиагональная матрица, и первый этап закончен.

Прямое использование ортогональных преобразований не позволяет получить какие либо новые нули. Для общего порядка n нужно n преобразований H и n 2 преобразований Q, чтобы достигнуть данного места.

Число преобразований не зависит от строчной размерности m, но от m зависит работа, затрачиваемая на выполнение каждого преобразования. глава 3.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Сингулярное разложение в линейной задаче метода наименьших квадратов

Например, при необходимости проведения аппроксимации наиболее часто употребляется именно метод наименьших квадратов. На этом подходе основаны… Пусть даны действительная mn матрица A ранга kminm,n и действительный m вектор… Пусть заданы результаты четырех измерений рис. 1 y0 при x0 y1 при x1 y2 при x3 y5 при x4. Задача заключается в том,…

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Пример сингулярного разложения

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Ортогональное преобразование Хаусхолдера
Ортогональное преобразование Хаусхолдера. Применяется для преобразования матриц к диагональному виду. Матрица преобразования представляет из себя следующее выражение , 9 или, если вектор v нормиров

Реализация сингулярного разложения
Реализация сингулярного разложения. Алгоритмы QR алгоритм начинается с разложения матрицы по Грамму-Шмидту, затем меняются местами сомножители Эта матрица подобна первоначальной, Этот процесс продо

Реализация разложения
Реализация разложения. Таким образом, разложение производится в два этапа. Сначала матрица А посредством двух конечных последовательностей преобразований Хаусхолдера где, приводится к верхне

Использование сингулярного разложения в методе наименьших квадратов
Использование сингулярного разложения в методе наименьших квадратов. При использовании метода сингулярного разложения SVD Singular Value Decomposition мы проводим разложение для матрицы плана. При

Исходные тексты программы
Исходные тексты программы. REAL A3,3, U3,3, V3,3, SIGMA3, WORK3,Y3,C3,Y03 INTEGER I,IERR, J, M, N, NM OPEN 6,FILESVD.OUT,STATUSUNKNOWN,FORMFORMATTE D OPEN 5,FILE SVD.IN,STATUSUNKNOWN,FORMFORMATTED

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги