线性代数MIT 18.06 记录(四)A的LU分解

以总的思路审视高斯消元

考虑 A = LU

example1

线性代数MIT 18.06 记录(四)A的LU分解_第1张图片
这里强调:计算的顺序不可变,但是括号位置可以改变

转置矩阵的逆

线性代数MIT 18.06 记录(四)A的LU分解_第2张图片
做转置,需要先把顺序放反
结论: A的逆的转置 就是 A的转置的逆

把A分解为LU

线性代数MIT 18.06 记录(四)A的LU分解_第3张图片
这里 L代表 low angular matrix, U代表Upper angular matrix

一个三阶的例子

线性代数MIT 18.06 记录(四)A的LU分解_第4张图片
但是我们为什么一定要把所有的E放到右面呢?为什么不干脆放到左边呢?这样有什么好处呢?
线性代数MIT 18.06 记录(四)A的LU分解_第5张图片
这里老师把三阶的例子举了出来,在除了EA = U, A=LU
通过这个例子,我们大概就可以理解为什么一定要用L这个例子。
使用L, 可以直接把消元系数放到L中,而不必要系数相乘
这样可以让计算更加快速

矩阵消元的复杂度

100^2 + 99^2 + …+ 1^2
大概是1/3 n^3 的复杂度,b需要n^2 的复杂度

考虑行置换的情形

对于三阶矩阵来讲,行置换矩阵一共有六个,不管再怎么相乘,再怎么取逆,永远都是只有这六个,这六个矩阵构成一个矩阵群
同时在这些矩阵里,一个矩阵的逆等于它的转置

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