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.

5.5. STABILITATEA ALGORITMULUI DVS 415<br />

matrice, prin<br />

gap i<br />

def<br />

= min(σ i−1 −σ i ,σ i −σ i+1 ), gap I<br />

def<br />

şi corespondentele lor relative, prin<br />

def |σ i −σ j |<br />

relgap i = min ,<br />

j∈1:p σ i +σ j<br />

j≠i<br />

= min|σ i −σ j | (5.111)<br />

i∈I<br />

j∉I<br />

def |σ i −σ j |<br />

relgap I = min , (5.112)<br />

i∈I σ i +σ j<br />

j∉I<br />

unde p = min(m,n).<br />

Condiţionarea subspaţiului U I , i.e. variaţia unghiulară a acestuia raportată<br />

la nivelul perturbaţiilor în matricea iniţială, se poate aprecia prin numărul de<br />

condiţionare<br />

def<br />

κ UI = 1<br />

(5.113)<br />

gap I<br />

şi, în particular, condiţionarea unui vector <strong>si</strong>ngular prin numărul<br />

κ ui<br />

def<br />

= 1<br />

gap i<br />

. (5.114)<br />

Pentru detalii recomandăm consultarea referinţelor bibliografice [IV], [VI], [VIII].<br />

5.5 Stabilitatea numerică a algoritmului DVS<br />

Analiza erorilor introduse de algoritmul DVS a condus la aprecierea că acesta<br />

reprezintă un mijloc foarte fiabil de calcul al <strong>valorilor</strong> <strong>si</strong>ngulare şi al <strong>vectorilor</strong><br />

<strong>si</strong>ngulari. Altfel spus, algoritmul DVS este un algoritm numeric stabil [VI], [XV],<br />

i.e. se poate arăta că tripletul (Û, ˆΣ, ˆV), care defineşte DVS calculată, este o DVS<br />

exactă pentru o matrice foarte ”apropiată” de matricea dată. În termeni formali,<br />

[ ˆΣ1<br />

dacă A ∈ IC m×n şi, prin urmare, Û ∈ IC m×m , ˆV ∈ IC n×n , ˆΣ = sau<br />

0<br />

ˆΣ =<br />

= [ ˆΣ1 0 ] , cu ˆΣ 1 = {ˆσ 1 ,ˆσ 2 ,...,ˆσ p }, p = min(m,n), atunci există matricele<br />

unitare Ũ ∈ ICm×m , Ṽ ∈ ICn×n , astfel încât, notând<br />

∆U def<br />

def<br />

= Ũ −Û, ∆A = ŨˆΣṼ H −A, ∆V def<br />

= Ũ − ˆV, (5.115)<br />

sunt satisfăcute inegalităţile<br />

‖∆U‖ ≤ p(m,n)ε M , ‖∆A‖ ≤ p(m,n)‖A‖ε M , ‖∆V‖ ≤ p(m,n)ε M ,<br />

(5.116)<br />

unde, ca şi până acum, ‖ · ‖ def<br />

= ‖ · ‖ 2 este norma spectrală, p(m,n) este o notaţie<br />

generică pentru o funcţie cu ”o creştere modestă” 23 iar ε M este ep<strong>si</strong>lon maşină<br />

definind precizia de reprezentare a formatului virgulă mobilă utilizat.<br />

23 Aşa cum s-a precizat şi în capitolul 4, practic pentru toţi algoritmii prezentaţi în acest<br />

capitol, p(m,n) sau p(n) este o funcţie polinomială de un grad ”modest” (1, 2 sau, foarte rar,<br />

3) de parametri ce definesc dimen<strong>si</strong>unea problemei. În [XV] se afirmă că o apreciere de genul<br />

p(n) < 10n sau p(m,n) < 10max(m,n) este adevărată în majoritatea <strong>si</strong>tuaţiilor practice pentru<br />

care se foloseşte formula de evaluare ”funcţie cu o creştere modestă”.<br />

]

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!