12.01.2015 Views

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

Calculul valorilor si vectorilor proprii

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

5.1. FORMULAREA PROBLEMEI 377<br />

unde matricele P 1 , P 2 , Y şi Z sunt cele definite mai sus, se numeşte descompunerea<br />

polară 5 a matricei A.<br />

Fie matricele hermitice, pozitiv semidefinite B = A H A, C = AA H şi descompunerile<br />

lor spectrale B = VΛ B V H şi C = UΛ C U H , unde Λ B = diag(λ 1 ,λ 2 ,...,λ n ),<br />

Λ C = diag(λ 1 ,λ 2 ,...,λ m ), cu toţi λ i nenegativi. Definim B 1 def<br />

2 = VΛ 1 2<br />

B<br />

V H def<br />

=<br />

def<br />

= Vdiag( √ λ 1 , √ λ 2 ,..., √ λ n )V H şi, <strong>si</strong>milar, C 1 def 2 = UΛ 1 2<br />

A<br />

U H .<br />

Se poatearăta(exerciţiu pentru cititor) cămatriceleP 1 şi P 2 din descompunerea<br />

polară sunt unic determinate de P 1 = (A H A) 1 2<br />

, respectiv de P 2 = (AA H ) 1 2<br />

, iar<br />

matricele Y şi Z sunt unic determinate dacă r = n, respectiv r = m.<br />

5.1.3 Descompunerea CS<br />

Înoperareanumericăcusubspaţiiliniaresedovedeşteafiextremdeutilăaşanumita<br />

descompunere CS 6 (DCS) a matricelor unitare (ortogonale) care, printre altele,<br />

permite introducereanoţiunii de distanţă dintre subspaţii în cazul multidimen<strong>si</strong>onal<br />

şi care are conexiuni naturale cu DVS. Introducem DCS prin următoarea teoremă.<br />

Teorema 5.3 Fie o matrice unitară Q ∈ IC n×n cu următoarea partiţie<br />

[ ]<br />

Q11 Q<br />

Q = 12<br />

, Q<br />

Q 21 Q 11 ∈ IC k×k , Q 22 ∈ IC l×l , k +l = n. (5.29)<br />

22<br />

Atunci există matricele unitare U 1 , V 1 ∈ IC k×k şi U 2 , V 2 ∈ IC l×l astfel încât<br />

⎧ ⎡<br />

⎣ C S 0<br />

⎤<br />

−S C 0 ⎦ pt. k ≤ l<br />

[ ] H [ ][ ] ⎪⎨<br />

U1 0 Q11 Q<br />

W =<br />

12 V1 0 0 0 I l−k<br />

= ⎡<br />

0 U 2 Q 21 Q 22 0 V 2<br />

⎣ I ⎤<br />

k−l 0 0<br />

0 C S ⎦ pt. k > l<br />

⎪⎩<br />

0 −S C<br />

(5.30)<br />

unde<br />

C = diag(c 1 ,c 2 ,...,c p ) ∈ IR p×p cu c 1 ≥ c 2 ≥ ... ≥ c p ,<br />

S = diag(s 1 ,s 2 ,...,s p ) ∈ IR p×p cu s 1 ≤ s 2 ≤ ... ≤ s p ,<br />

p = min(k,l) şi c 2 i +s2 i = 1, i = 1:p, i.e. c i şi s i pot fi scrise sub forma<br />

(5.31)<br />

c i = cosθ i , s i = <strong>si</strong>nθ i , cu 0 ≤ θ 1 ≤ θ 2 ≤ ... ≤ θ p ≤ π 2 . (5.32)<br />

Egalitatea (5.30) se numeşte descompunerea CS a matricei unitare Q.<br />

În cazul real, i.e. atunci când Q este ortogonală, matricele de transformare bloc<br />

diagonale pot fi reale, i.e. ortogonale.<br />

5 Denumirea de ”descompunere polară” este justificată de analogia cu reprezentarea polară<br />

z = ρe iθ a numerelor complexe, la care factorul ρ este nenegativ, iar factorul e iθ are modulul<br />

unitar.<br />

6 Denumirea CS provine de la iniţialele funcţiilor co<strong>si</strong>nus şi <strong>si</strong>nus, matricea ortogonală transformată<br />

având aspectul unei rotaţii generalizate (vezi mai departe).

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!