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.

5.2. PROBLEME DE CALCUL CONEXE 389<br />

i.e. z ∈ S ∩S ⊥ = {0}. Deci z = 0 sau y = Py, i.e. y ∈ ImP. Prin urmare rezultă<br />

S ⊂ ImP şi, datorită incluziunii precedente, ImP = S.<br />

✸<br />

Conform acestei teoreme, pentru toate matricele V ∈ IC n×k ale căror coloane<br />

formează baze ortogonale ale aceluiaşi subspaţiu, matricele VV H sunt aceleaşi.<br />

Proiectorul ortogonal pe IC n este P = I n . Proiectorul ortogonal pe un subspaţiu<br />

unidimen<strong>si</strong>onal S = Imv, unde v este un vector nenul din IC n , este P = vvH<br />

v H v .<br />

Fie A ∈ IC m×n , A = UΣV H şi subspaţiile fundamentale ImA,KerA H din IC m ,<br />

ImA H ,KerA din IC n . Aşa cum am văzut în paragraful precedent, coloanele matricelor<br />

U şi V formează baze ortogonale pentru toate aceste subspaţii. Utilizând<br />

notaţiile(5.13)şirelaţiile(5.56), (5.57), (5.59)obţinem pentru proiectoriiortogonali<br />

pe cele patru subspaţii menţionate următoarele expre<strong>si</strong>i<br />

P 1 = U 1 U1 H = AA + −proiector ortogonal pe ImA,<br />

P 2 = U 2 U2 H = I m −AA + −proiector ortogonal pe KerA H ,<br />

P 3 = V 1 V1 H = A + A −proiector ortogonal pe ImA H ,<br />

P 4 = V 2 V2 H = I n −A + A −proiector ortogonal pe KerA,<br />

(5.61)<br />

unde A + este pseudoinversa matricei A. Demonstrarea egalităţilor secunde din<br />

expre<strong>si</strong>ile de mai sus se propune ca exerciţiu pentru cititor.<br />

Exemplul 5.2 Con<strong>si</strong>derăm matricea<br />

⎡ ⎤<br />

0.9600 1.2800<br />

A = ⎣ 0.6912 0.9216 ⎦<br />

0.2016 0.2688<br />

care admite o DVS A = UΣV T definită de<br />

⎡<br />

⎤ ⎡<br />

0.8000 −0.3600 −0.4800<br />

U = ⎣ 0.5760 0.6848 0.4464 ⎦, Σ = ⎣ 2 0 ⎤<br />

]<br />

0.6000 −0.8000<br />

0 0 ⎦, V =[<br />

0.8000 0.6000<br />

0.1680 −0.6336 0.7552 0 0<br />

şi are, evident, valorile <strong>si</strong>ngulare σ(A) = {2,0}. Notând cu u j = U(:,j), j =<br />

= 1:3, şi v j = V(:,j), j = 1:2, coloanele matricelor U şi, respectiv, V cele patru<br />

subspaţii definite cu ajutorul matricei A sunt (vezi fig. 5.3) ImA = Imu 1 , KerA T =<br />

= Im[u 2 u 3 ], din IR 3 , respectiv ImA T = Imv 1 , KerA = Imv 2 , din IR 2 . Cei patru<br />

proiectori ortogonali sunt<br />

⎡<br />

P 1 = u 1 u T 1 = ⎣<br />

P 2 = [u 2 u 3 ][ u<br />

T<br />

2<br />

u T 3<br />

P 3 = v 1 v T 1 = [ 0.3600 0.4800<br />

0.4800 0.6400<br />

⎡<br />

]<br />

= ⎣<br />

0.6400 0.4608 0.1344<br />

0.4608 0.3318 0.0968<br />

0.1344 0.0968 0.0282<br />

⎤<br />

⎦,<br />

0.3600 −0.4608 −0.1344<br />

−0.4608 0.6682 −0.0968<br />

−0.1344 −0.0968 0.9718<br />

]<br />

, P 4 = v 2 v T 2 = [<br />

⎤<br />

⎦,<br />

0.6400 −0.4800<br />

−0.4800 0.3600<br />

]<br />

.

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!