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.

428 CAPITOLUL 5. DESCOMPUNEREA VALORILOR SINGULARE<br />

1. E = [ ], R = [ ], X = [ ]<br />

2. H = C[A B]D<br />

3. [U,Σ,V] = DVS(H, ′ da ′ , ′ da ′ )<br />

4. [P,Γ,Q] = DVS(H(:,1 : n), ′ nu ′ , ′ nu ′ )<br />

5. Dacă γ n ≤ σ n+1 atunci<br />

1. Tipăreşte(’Problema nu admite soluţie!’)<br />

2. Return<br />

6. Dacă σ n = σ n+1 atunci<br />

1. Tipăreşte(’Problema nu admite o soluţie unică!’)<br />

2. Return<br />

7. Se rezolvă <strong>si</strong>stemul matriceal<br />

X(D 2 V(n+1 : n+p,n+1 : n+p)) = −D 1 V(1 : n,n+1 : n+p)<br />

8. E ∗ = −C −1 U 2 Σ 2 V H<br />

1 , unde U 2 = U(:,n+1 : n+p),<br />

Σ 2 = Σ(n+1 : n+p,n+1 : n+p), V 12 = V(1 : n,n+1 : n+p)<br />

12D −1<br />

9. R ∗ = −C −1 U 2 Σ 2 V H<br />

22D −1<br />

2 , unde V 22 = V(n+1 : n+p,n+1: n+p).<br />

Comentarii. Sintaxa de apel a algoritmului este<br />

[X,E,R] = CMMPT(A,B,C,D).<br />

În cadrul algoritmului s-au folo<strong>si</strong>t notaţiile evidente σ i = Σ(i,i) şi γ i = Γ(i,i).<br />

Pentru date de intrare (A,B,C,D) reale algoritmul funcţionează ca atare întrucât<br />

operatorul hermitic se reduce la cel de transpunere. Evident, într-un astfel de<br />

caz se utilizează, în exclu<strong>si</strong>vitate, o aritmetică reală. Singura problemă critică<br />

este rezolvarea <strong>si</strong>stemului liniar matriceal de la instrucţiunea 7 care poate fi rău<br />

condiţionat dacă valorile <strong>si</strong>ngulare σ n (H(:,1 : n)) şi σ n+1 nu sunt bine separate.<br />

Inversarea matricelor diagonale nu ridică probleme numerice (şi nici nu trebuie<br />

efectuată explicit). Complexitatea algoritmului este determinată, în primul rând,<br />

de complexitatea calculului DVS.<br />

✸<br />

Dacă σ n = σ n+1 , CMMPT poate avea soluţii multiple şi, într-un astfel de caz,<br />

cutuma CMMP este de a calcula soluţia de normă minimă. Vom numi această<br />

soluţie CMMPT normală (CMMPTN). Avându-se în vedere expre<strong>si</strong>a (5.154) a<br />

soluţiilor, o normă adecvată este ‖ · ‖ D definită de ‖Z‖ D = ‖D1 −1 ZD 2‖ cu care<br />

avem<br />

‖X‖ 2 D = ‖V 12 V22 −1 ‖2 = λ max (V22 −H V12V H 12 V22 −1 ) =<br />

= λ max (V22 −H (I p −V22V H 22 )V22 −1 ) = 1−σ2 min (V 22)<br />

σmin 2 (V , (5.154)<br />

22)<br />

ceea ce indică faptul că a minimiza ‖X‖ D este echivalent cu maximizarea celei mai<br />

mici valori <strong>si</strong>ngularea submatricei V 22 . Un algoritmpentru cazul importantşi uzual<br />

p = 1, i.e. al problemei (5.129), poate fi gă<strong>si</strong>t în [VI].

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!