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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

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