Lineare Algebra - SAM - ETH Zürich
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Kapitel 7 — Kleinste Quadrate, QR <strong>Lineare</strong> <strong>Algebra</strong> (2007)<br />
Wir können die n orthonormalen Vektoren q 1 , . . . , q n zu einer Orthonormalbasis<br />
{q 1 , . . . , q n , . . . , q m } von E m ergänzen und erhalten<br />
so eine unitäre (oder orthogonale) quadratische Matrix<br />
˜Q :≡ ( Q Q ⊥<br />
)<br />
:≡<br />
(<br />
q1 . . . q n q n+1 . . . q m<br />
)<br />
. (7.34)<br />
Um R kompatibel zu machen mit ˜Q, können wir R mit m − n<br />
Zeilen aus Nullen ergänzen zu einer m × n–Matrix ˜R:<br />
( ) R ˜R :≡ . (7.35)<br />
O<br />
Dann gilt<br />
A = QR = ( Q<br />
Q ⊥<br />
) ( R<br />
O<br />
)<br />
= ˜Q ˜R . (7.36)<br />
Hierbei bilden die Kolonnen q n+1 , . . . , q m von Q ⊥ natürlich gerade<br />
eine Orthonormalbasis des zu R(A) orthogonalen komplementären<br />
Unterraumes.<br />
Definition: Die Zerlegung A = ˜Q ˜R einer m × n Matrix A mit<br />
Maximalrang n ≤ m in eine unitäre (oder orthogonale) m × m<br />
Matrix ˜Q mal eine (rechteckige) m × n Rechtdreiecksmatrix mit<br />
positiven Diagonalelementen heisst QR–Zerlegung 1 [QR decomposition]<br />
von A.<br />
<br />
Nun können wir Lemma 7.8 zum gesuchten Satz umformulieren:<br />
Satz 7.9 Das Gram-Schmidt-Verfahren, angewandt auf die Kolonnen<br />
a 1 , . . . , a n einer m × n–Matrix A liefert die QR-<br />
Faktorisierung (7.33) dieser Matrix. Ergänzt man A durch den m-<br />
Vektor y, so liefert das Verfahren (vor dem Normieren) zusätzlich<br />
den zu R(A) orthogonalen Residuenvektor r gemäss der Formel<br />
r = y −<br />
n∑<br />
q j 〈q j , y〉 = y − QQ H y . (7.37)<br />
j=1<br />
Die Lösung x des Kleinste–Quadrate–Problems erfüllt das durch<br />
Rückwärtseinsetzen lösbare System<br />
Rx = Q H y . (7.38)<br />
Beweis: Der erste Teil des Satzes ist eine Zusammenfassung unserer<br />
Herleitung von (7.33). Die Formel (7.37) für r ergibt sich aus Lemma 7.8<br />
und den Formeln (7.29) des Gram–Schmidt–Verfahrens. Es bleibt also<br />
nur (7.38) zu zeigen. Aus Ax = y−r folgt durch Einsetzen von A = QR<br />
und Multiplikation mit Q H :<br />
Q H Q Rx = Q H y − Q H r , (7.39)<br />
} {{ }<br />
}{{}<br />
= I n = o<br />
1 In bezug auf die sprachliche Unterscheidung zwischen “QR–Faktorisierung”<br />
und “QR–Zerlegung” folgen wir G.W. Stewart: Matrix Algorithms, Vol. 1,<br />
SIAM 1998. Sie ist noch nicht vielerorts akzeptiert.<br />
LA-Skript 7-10 30. September 2007 c○M.H. Gutknecht