线性代数:矩阵的LU分解

  • 矩阵的LU分解
    • 基础公式
    • 示例说明
      • 2x2 矩阵情况
      • 3x3 矩阵情况

本节是网易公开课上的麻省理工大学线性代数课程第四节: A的LU分解 的学习笔记。

本篇主要讲解 矩阵的LU分解

矩阵的LU分解

基础公式

公式一

假设方阵 A 可逆矩阵为 A1 ,则 AA1=I=A1A

公式二

假设方阵 AB 可逆矩阵分别为 A1 B1 ,那 AB 的可逆矩是什么呢? 答案是: B1A1

我们可以证明下:

(AB)(B1A1)=A(BB1)A1=AIA1=I

公式三

(AB)T=BTAT

公式四

假设方阵 A 可逆,那 AT 的可逆矩阵是什么呢?

AA1=I(AA1)T=IT(A1)T(A)T=I

上面公式说明A转置的逆矩阵为A的逆矩阵的转置。

示例说明

系数矩阵 A 经过消元后得到矩阵 U (upper,表示上三角矩阵),那AU 有什么关系呢,它们之间的关系可以通过矩阵 L (lower,表示下三角矩阵)来表示。

2x2 矩阵情况

以2x2矩阵为例,系数矩阵为 A, 由于需要将 A2,1 变为0,所以设初等矩阵为 E2,1 。则:

E2,1A=U

[][2817]=[2013]

线性代数:矩阵的LU分解_第1张图片

考虑下,最左侧矩阵( E2,1 )应该为什么呢?

[1401][2817]=[2013]

我们想要得到的矩阵是 L

A=LU

[2817]=[][2013]

线性代数:矩阵的LU分解_第2张图片

观察下这两个公式:

E2,1A=UA=LU

可以发现,L 其实就是 (E2,1)1

L=(E2,1)1=[1401]

有时候也会将主元单独提取出来,即 A=LU=LDU

[2817]=[1401][2003][101/23]

3x3 矩阵情况

对于3x3矩阵来说,首先需要将 A2,1 变为0,其次需要将 A3,1 变为0,最后需要将 A3,2 变为0。所以依次左乘 E2,1 E3,1 E3,2 。即:

E3,2E3,1E2,1A=U

则:

A=(E2,1)1(E3,1)1(E3,2)1U=LUL=(E2,1)1(E3,1)1(E3,2)1

假设

A=24627182722row2=row22row120623182322row3=row33row120023122316row3=row34row1200230234=U

使用初等矩阵E左乘实现。

E3,2E3,1E2,1=100014001103010001120010001

则:

L=120010001103010001100014001=123014001

对于 A=LU ,如果不存在行互换,则 L 中主对角线元素为1,主对角线上元素为0,主对角线下元素分别为消去该位置元素的消元乘数。

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