26.12.2014 Views

metode de calcul numeric matriceal. algoritmi fundamentali

metode de calcul numeric matriceal. algoritmi fundamentali

metode de calcul numeric matriceal. algoritmi fundamentali

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

26 CAPITOLUL 1. ALGORITMI ELEMENTARI<br />

Dacă, în plus faţă <strong>de</strong> (1.5), vectorii u i au norme euclidiene unitare, ‖u i ‖ 2 = 1,<br />

∀i = 1 : p, ei sunt numiţi ortonormali.<br />

Vectorii ortogonali sunt liniar in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nţi; justificarea e intuitivă: un vector<br />

ortogonal pe toţi ceilalţi este ortogonal şi pe orice combinaţie liniară a lor.<br />

Orice subspaţiu <strong>de</strong> dimensiune mai mare ca unu are o infinitate <strong>de</strong> baze ortonormale<br />

4 . De exemplu, baza canonică a R n , e 1 , . . . , e n , este ortonormală. Folosirea<br />

bazelor ortonormale este recomandabilă nu numai datorită proprietăţilor matematice,<br />

dar şi a acurateţii <strong>numeric</strong>e pe care o induc în <strong>calcul</strong>e. Un mod simplu, dar nu<br />

şi <strong>numeric</strong> stabil, <strong>de</strong> a construi o bază ortonormală, pornind <strong>de</strong> la o bază oarecare,<br />

este sugerat în problema 1.6 (algoritmul Gram-Schmidt); <strong>meto<strong>de</strong></strong> <strong>numeric</strong> stabile<br />

vor fi prezentate în capitolele 3 şi 5.<br />

Teorema lui Pitagora se generalizează imediat în R n : vectorii x, y ∈ R n sunt<br />

ortogonali dacă şi numai dacă ‖x + y‖ 2 2 = ‖x‖2 2 + ‖y‖2 2 .<br />

Noţiunea <strong>de</strong> ortogonalitate poate fi extinsă la subspaţii liniare. Vectorul x ∈ R n<br />

este ortogonal pe subspaţiul S ⊂ R n dacă este ortogonal pe orice vector din S. Două<br />

subspaţii S, T ⊂ R n sunt ortogonale dacă orice vector s ∈ S este ortogonal pe orice<br />

vector t ∈ T ; vom nota S ⊥ T .<br />

Un subspaţiu S ⊂ R n este numit complementul ortogonal al subspaţiului<br />

T ⊂ R n dacă cele două subspaţii sunt ortogonale şi complementare. (∀x ∈ R n ,<br />

există vectorii unici s ∈ S, t ∈ T astfel încât x = t + s şi t ⊥ s.) Se utilizează<br />

notaţia S = T ⊥ ; <strong>de</strong>sigur, avem şi T = S ⊥ .<br />

Particularităţi ale spaţiului euclidian complex C n . Produsul scalar uzual<br />

al vectorilor x, y ∈ C n este <strong>de</strong>finit <strong>de</strong> proprietăţi uşor diferite <strong>de</strong> cele ale produsului<br />

scalar din R n ; mai precis, notând cu α complex conjugatul scalarului complex α,<br />

proprietăţile 1 şi 3 <strong>de</strong>vin:<br />

1’. f(x, y) = f(y, x);<br />

3’. f(x, αy) = αf(x, y).<br />

Produsul scalar uzual în C n se <strong>de</strong>fineşte prin y H x = ∑ n<br />

i=1 x iy i .<br />

Doi vectori x, y ∈ C n sunt ortogonali dacă y H x = 0.<br />

Norma euclidiană ‖ · ‖ : C n → R + se <strong>de</strong>fineşte prin ‖x‖ 2 = √ x H x, ∀x ∈ C n ,<br />

un<strong>de</strong> x H x = ∑ n<br />

i=1 |x i| 2 , iar |α| este modulul scalarului complex α.<br />

AA. Calculul produsului scalar. Urmând (1.3), produsul scalar se <strong>calcul</strong>ează<br />

astfel:<br />

Algoritmul 1.2 (DOT – Calculul produsului scalar) (Se dau vectorii<br />

x, y ∈ R n . Se <strong>calcul</strong>ează α = y T x.)<br />

1. α ← 0<br />

2. Pentru i = 1 : n<br />

1. α ← α + x i y i<br />

Comentarii. Algoritmul are 2n operaţii şi face <strong>de</strong>ci parte din grupul operaţiilor<br />

<strong>de</strong> nivel 1. Îl vom apela prin α = DOT(x, y).<br />

4 În general vom spune baze ortogonale în loc <strong>de</strong> ortonormale, presupunând implicit că normele<br />

vectorilor sunt unitare.

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!