Главная » Все файлы » Просмотр файлов из архивов » PDF-файлы » Дж. Деммель - Вычислительная линейная алгебра

Дж. Деммель - Вычислительная линейная алгебра, страница 59

PDF-файл Дж. Деммель - Вычислительная линейная алгебра, страница 59 Квантовые вычисления (53191): Книга - 7 семестрДж. Деммель - Вычислительная линейная алгебра: Квантовые вычисления - PDF, страница 59 (53191) - СтудИзба2019-09-18СтудИзба

Описание файла

PDF-файл из архива "Дж. Деммель - Вычислительная линейная алгебра", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "квантовые вычисления" из 7 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 59 страницы из PDF

Таким образом, единственность разложения Холесского позволяет нам заключить, что Я = ВгВо. Тем самым найдена связь между двумя шагами ВК-итерации и одним шагом ЯН-итерации. Мы используем ее следующим образом: из То — — СзЯ следует, что Т' = ЯЯ = Ш~(ЯЯ ') = ЯЯЯ)Я ' = ЯТоЯ ' поскольку То — — (~Я = (В1Во)(Во Во)(В~Во) " поскольку Я = В1Во и То = ВтВо : В1ВоВо ВоВо Вг = Вг(ВоВо )В1 = В1(В1 В1)В 1 поскольку ВоВо = Т1 — — В~В1 = В1ВТ = Тг, что и требовалось. П Ни алгоритм 5.9, ни лемма 5.6 не требуют, чтобы матрица То была трехдиагональной; достаточно, чтобы она была симметричной и положительно определенной. Используя связь между 1 В- и ьЗВ;итерациями, установленную в лемме 5.6, можно показать, что значительная часть анализа сходимости, проведенного для с)В;итерации, переносится на ЬВ-итерацию; однако здесь мы не будем этого делать.

Алгоритм с)цдз, являющийся нашей целью, математически эквивалентен ВН-итерации. Однако он реализуется не так, как описано в алгоритме 5.9, по- сколькУ последний пРедполагает фоРмиРование матРицы Тою — — В,В, + тг1 в явном вцде. В равд.

5.4 было показано, что такая операция может быть численно неустойчивой. Поэтому матрица В;+1 будет вычисляться непосредственно из В,, а промежуточная матрица Т;+1 не будет формироваться вовсе. Чтобы упростить обозначения, положим, что В; имеет диагональные элементы аз, ..., а„и надциагональные элементы Ьы ..., Ь„м а Ваьг — диагональные элементы ам ..., а„и налдиагонзльные элементы Ьы..., Ь„г, Условимся, что Ьо = Ьо = Ь„= Ь„= О. Запишем соотношение, связывающее В, и В,+1.

В~~~Визг + та+11 = Тььг = В,ВТ+ тг1. (5.20) Приравнивая элементы (~,1), г' ( п, в левой и правой частях (5.20), имеем 5.4. Алгоритмы вычисления сингулярного разложения 257 где б = т~ь, — тэ. Будем считать, что последовательность чисел 7.э сходится к младшему собственному значению матрицы Т, монотонно возрастая (тогда все матрицы Т; будут положительно определены и алгоритм является корректным); следовательно, б ) О. Приравнивая теперь квадраты элементов (у, у'+ 1) в левой и правой частях (5.20), находим (5.22) Объединяя равенства (5.21) и (5.22), получаем следующий пока еще не окончательный алгоритм: Гогу = 1 Фо и — 1 аэ = аз+ Ьй — Ьэ — б 1 1 52 52, (а2 /52) уег епг1 Гог "2 э 52 Эта весьма экономичная версия алгоритма содержит в своем внутреннем цикле всего пять операций с плавающей точкой. Квадраты элементов матрицы В, отображаются непосредственно в квадраты элементов матрицы В;~г.

Извлекать квадратные корни не имеет смысла до самого конца алгоритма. В самом деле, на современных компьютерах извлечение квадратного корня, как и деление, может потребовать в 10-30 раз больше времени, чем сложение, вычитание или умножение, поэтому этих дорогостоящих операций нужно по возможности избегать. Чтобы подчеркнуть, что вычисляются именно квадраты элементов, заменим переменные по формулам 91 = а~~ и е, = Ьэ. Это приводит к нашему предпоследнему алгоритму цпэ (название снова связано с историей алгоритма, на которую мы не будем отвлекаться ~209]). Алгоритм 5.10.

Шаг алгоритма дде: /ог 1 = 1 го и — 1 ф=дд+ед — е, г — б е, = ед (щ.г/91) епд /ог д„ = д„ вЂ” е„ г — б Наш окончательный алгоритм дсГдэ выполняет примерно такое же количество работы, что и цаэ, однако значительно более точен, что будет показано в разд. 5.4.2. Выделим из первой строки алгоритма 5.10 выражение д — е, г — б и перепишем его следующим образом: д=д — е г — б = д — ~„~ — б согласно (5.22) 91 — г 91 г — еу г о, — б согласно (5.21) 91-г 1 — ° ду г — б ГВ 91-г 258 Глава 5. Симметричная проблема собственных значений Это позволяет нам записать внутренний цикл алгоритма 5.10 так: ф =д.+еу ед — — ед (яд+с(с)1) д,+ =дэ (уд Нд) — 5 Заметим, наконец, что с(,.вс может быть записано на место д, и отношение 1 = ддз.сЩ достаточно вычислить один раз.

Это приводит нас к окончательному алгоритму с1с1с1в. Алгоритм 5.11. Шаг алгоритма дс1дэс д= дс — б (ог1'=1 гоп — 1 ф = с(+е г = (одэ., /с),) е,=е, 1 д=д $ — б епд 1ог дп = а Во внутреннем цикле алгоритма с1цс1в то же самое число операций с плавающей точкой, что и в алгоритме с1с)в, только одно вычитание заменено умножением. В следующем разделе мы увидим, что это изменение полностью окупает себя, гарантируя высокую относительную точность результатов.

Мы не коснулись двух важных вопросов: выбора сдвига Ю = тг+, — тг и распознавания сходимости. Их подробное обсуждение можно найти в [104]. 5.4.2. Вычисление ЯЧП двухдиагональной матрицы с высокой относительной точностью Этот раздел, опирающийся на содержание равд. 5.2.1, может быть опущен при первом чтении книги. Возможность вычисления БЧР двухдиагонвльной матрицы В с высокой относительной точностью (в смысле равд. 5.2.1) основывается на приводимой ниже теореме 5.13. Согласно этой теореме, малые относительные возмущения элементов матрицы В влекут за собой лишь малые относительные возмущения ее сингулярных чисел. Лемма 5.7. Пусть  — двухдиагональнол матрица с диагональными элеменспами аы ..., а„и наддиагональными элементами бы ..., Ь„ы Пусть дана есце одна деухдиагональнал матрица В с диагональными элементами а; = акис и наддиагональными элементами ус = б,с,с.

Тогда В = РсВРг, где Р 1 ( ХгХс ХвХгХг Хь ''Хс 66 ' 'ч -с" 6эс ' Рг =с11а8 1,—,—,..., ч'с ~гй 1п-с чг "с Хс ХгХс Х -с'''Хс) Лемма проверяется несложным вычислением (см. вопрос 5.20). Применяя теперь следствие 5.2, приходим к следующему утверждению.

5.4. Алгоритмы вычисления сингулярного разложения 259 Теорема 5.13. Пусть В и  — матрицы, определенные в лемме Б.7. Предположим, что найдется числот > 1, такое, что т ' < зч < т и т ' < ~; < т. Иначе говорл, число е г— и т — 1 есть граница длл оглносительного различия произвольного элемента матрицы В и соответствующего элемента матрицы В.

Пусть оп « ог — сингулярные числа матрицы В, а д « дг — сингулярные числа матрицы В. Тогда ~о, — о;~ < и;(т4п г — 1). Если и, ф 0 и т — 1 = е «1, то можно написать )дг — о;) <,4п г 1 (4п 2) +О(г) ог Таким образом, относительные возмущения сингулярных чисел, т.е. величины ~ог — о,~/он ограничены произведением относительного возмущения е матричных элементов и числа 4п — 2. При небольших дополнительных усилиях множитель 4п — 2 может быть уменьшен до 2п — 1 (см.

вопрос 5.21). Можно показать, что и сингулярные векторы определяются весьма точно; погрешность в них будет обратно пропорциональна относительной отделенности (характеристике, введенной в рззд. 5.2.1). Покажем, что сингулярные числа двухдиагональной матрицы можно найти с высокой относительной точностью, пользуясь как бисекцией (алгоритм 5.4 в применении к матрице Тр, из леммы 5.5), так и методом дцдз (алгоритм 5.11). Начнем с бисекцин.

Вспомним, что собственными значениями симметричной трехдиагонзльной матрицы Тг, являются сингулярные числа матрицы В и числа, им противоположные. Из леммы 5.3 следует, что инерция матрицы Тр, — Л1, вычисленная с помощью формулы (5.17), есть точная инерция матрицы того же вида, построенной по некоторой матрице В, такой, что относительные разности одноименных элементов в В и В не превосходят 2.5е.

Поэтому, согласно теореме 5.13, относительные разности точных н вычисленных сингулярных чисел (т.е. сингулярных чисел матрицы В) не превысят величины, примерно равной (10п — 5)е. Обратимся теперь к алгоритму 5.11. Пользуясь теоремой 5.13, покажем, что сингулярные числа матрицы В (т. е. матрицы на входе алгоритма 5.11) и сингулярные числа матрицы В (матрицы на выходе этого алгоритма) согласуются с высокой относительной точностью.

Отсюда будет следовать, что, когда после многих шагов алгоритма дс1дз матрица В станет почти диагональной и за ее (приближенные) сингулярные числа можно будет принять диагональные элементы, эти элементы будут приближениями высокой относительной точности к сингулярным числам первоначальной матрицы на входе алгоритма. Проще всего разобраться в ситуации с нулевым сдвигом д. В этом случае в ЙуЬ выполняются только сложения положительных чисел, умножения н деления; взаимного уничтожения верных разрядов нигде не происходит. Упрощая, можно сказать, что всякая последовательность выражений, построенных из указанных основньгх операций, гарантированно дает высокую относительную точность в каждом вычисленном результате.

Итак, В будет вычислена с высокой относительной точностью, а тогда, согласно теореме 5.13, с высокой относительной точностью будут согласованы и сингулярные числа матриц В и В. Общий случай, когда Б > О, труднее для анализа (104]. 260 Глава 5. Симметричная проблема собственных значений Теорема 5.14. В арифметике с плавающей точкой шаг алгоритма 5.11, при- менлемого к матрице В и вычисляющего матрицу В, эквивалентен следую- щей последовательности операций: 1. Произвести малые относительные возмущения (не превышающие по абсолюптой величине 1.5е) в каждом элементе матрицы В. Пусть В— полученная матрица.

2. Применить к В шаг алгоритма 5.11 в точной арифметике. Пусть В— полученная матрица. 3. Произвести малые относительные возмущения (не превышающие по абсолютной величине е) в каждом элементе матрицы В, получив в результате матрицу В. По теореме 5.13, шаги 1 и Я влекут за собой лишь малые относительные изменения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы. Поэтому сингулярные числа матриц В и В должны быть согласованы с высокой относительной точностью. уд = (Нд + е ) (1 + е; «) 11 = (Яз'.«г(уд)(1+ ед 1) е, = ез 11(1+ едлг) дз«г = (Нд 11(1+ ед.г) — б)(1+ ед,— ) Подставляя выражение для уд из первой строки во вторую, находим уд+1 1 + ед / Н +е, 1+е1+ Подставляя это выражение для 8 в последнюю строку алгоритма и деля все члены на 1+ е, имеем Й1Я1«г (1 + е11)(1 + ед «г) б.

(5.23) 1+с, Нд+е 1+с е Отсюда видно, как следует определить матрицу В. Положим дз-«г дз.«г = 1+ ед е. е+г = 1+ед г (1 + ед /)(1 + ед *г) Уд+г = чз.«г 1 + ел« (5.24) Тогда (5.23) принимает вид г. дд а+1 б 1+1— ф +е. Доказательство. Перепишем внутренний цикл алгоритма 5.11, снабдив пере- менные Н и 1 индексами с тем, чтобы можно было различать их значения на разных итерациях, а также учтя округления посредством членов вида (1+ е), тоже снабженных индексами: 5А, Алгоритмы вычисления сингулярного разложения Формулы (5.24) показывают, что наибольшее относительное изменение в элементах В по сравнению с В не превышает 1.5е (поскольку в выражении для дт+г — — 53 „,,+, присутствуют три множителя вида 1+ е). Определим теперь величины 51 и е, для матрицы В формулами Дз=4 +е Ь = Иу+1/чз) е =ез ° 1~ 41+, =41 13 — 5.

Они описывают шаг алгоритма бцбэ, применяемого к матрице В в точной арифметике; результатом является матрица В. Остается показать, что В отличается от В относительным изменением каждого элемента, не превосходящим по абсолютной величине е. Это следует из представлений 51 = с~а+ в. + 1+ее 1 1+аз г 1 = (с~у + е ) (1 + е гь ) . 1 Ц 1 (1+ етгь)(1 + е1 э ) еу=еэ 11 е вв1+ 1+аз г 41 е ' 11(1 + ез ~2)(1 + ез ц — ) 1 + еу 1+9, г = е гз(1+ еэ.г) 1+аунг 1+ ет,,а 5.4.3. Метод Якоби дли вычислении Б 1г0 При обсуждении метода Якоби в равд. 5.3.5 было отмечено, что этот метод является самым медленным из имеющихся алгоритмов вычисления собственных значений и собственных векторов плотной симметричной матрицы А.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Нашёл ошибку?
Или хочешь предложить что-то улучшить на этой странице? Напиши об этом и получи бонус!
Бонус рассчитывается индивидуально в каждом случае и может быть в виде баллов или бесплатной услуги от студизбы.
Предложить исправление
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5120
Авторов
на СтудИзбе
444
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее