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confronto fattorizzazioni - Università degli studi di Cagliari.

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Anche per matrici

Anche per matrici comprese tra 0 e 100 i tempi si mantengono molto bassi tuttaviadifferiscono notevolmente per ordine di grandezza. In questo caso l'algoritmo diMatlab è almeno due ordini di grandezza più veloce.11

1.3 LA FATTORIZZAZIONE QRUn'alternativa alla fattorizzazione di Cholesky è la fattorizzazione QR.La procedura di fattorizzazione QR è una procedura che consiste nella scomposizionedella matrice A in due matrici Q ed R, in cui Q è una matrice ortogonale (ossia taleche QQ T = Q T Q = I) e R è una matrice triangolare superiore.Le relazioni che legano gli elementi di A a quelli della matrice prodotto QR sono leseguenti:na ij=∑j=1kq ijr jk=∑ q ijr jkj=1in quanto r jk = 0 per j= k+1,...,n essendo R triangolare superiore.Esistono diversi metodi per la scomposizione della matrice in forma QR , in questatesina mi occuperò della fattorizzazione di Householder e di quella di Givens,mettendone in relazione i punti in comune e le differenze fondamentali.Una volta ottenuta la fattorizzazione QR con i metodi sopra citati si può passare allarisoluzione del sistema lineareAx=b ,procedendo allo stesso modo della fattorizzazione LU.Più precisamente, si ottiene che si devono risolvere i due sistemi lineariQc=b,Rx=c.Il vantaggio dell'introduzione della matrice Q al posto della matrice A originaria,consiste nel fatto che, essendo Q ortogonale, per unicità dell'inversa, Q -1 = Q t ,cosicché il vettore c = Q -1 b viene ottenuto semplicemente considerando il prodottomatrice-vettore c = Q T b (e non la risoluzione del sistema lineare).Per quanto riguarda il sistema Rx = c, essendo R una matrice triangolare superiore,esso viene risolto con la procedura di risoluzione backward, come nel caso dellafattorizzazione LU.12

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