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Fatorações LU e Cholesky

Fatorações LU e Cholesky

Paulo Bordoni

June 10, 2019
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Transcript

  1. Nas próximas transparências mostraremos que o método de eliminação de

    Gauss pode ser descrito com operações matriciais. Teremos então a fatoração LU.
  2. Ao final da sequência de multiplicações, como na eliminação, obteremos

    uma matriz triangular superior. As operações elementares usadas no algoritmo de eliminação de Gauss (com pivotamento) podem ser descritas por multiplicações matriciais !
  3. | = 11 12 ⋯ 1 1 22 ⋯ 2

    2 ⋱ ⋮ ⋮ | = 11 12 ⋯ 1 1 21 22 ⋯ 2 2 ⋮ 1 ⋮ 2 ⋱ ⋮ ⋯ ⋮ Sim, da matriz aumentada ] obteremos a matriz ] abaixo. A letra de (superior em inglês), uma denominação tradicional.
  4. Mostre como trocar duas linhas da | de posição, Loirinha!

    É mais fácil que trocar o pneu do meu carro !
  5. É isso mesmo Loirinha. É só multiplicar pela matriz identidade

    com linhas trocadas. O produto da matriz identidade com as linhas r e s trocadas é a matriz com essas linhas trocadas.
  6. As operações elementares no processo de eliminação foram realizadas da

    seguinte forma: Linha 1 Linha 1 Linha 2 Linha 2 Linha 1 21 /11 × − Linha 3 Linha 3 Linha 1 31 /11 × − Linha n Linha n Linha 1 1 /11 × − Multiplicadores
  7. 1 = − 1 = 1 0 ⋯ 0 0

    1 ⋮ ⋮ 0 ⋯ ⋱ 0 0 1 − 0 0 ⋯ 0 21 0 ⋮ ⋮ 1 ⋮ 0 ⋱ 0 ⋯ 0 = 1 0 ⋯ 0 −21 1 ⋯ 0 ⋮ −1 0 ⋱ ⋮ ⋯ 1 , com 1 = Τ 1 11 , = 2, ⋯ , . Pois é, na 1ª etapa isto corresponde a efetuar o produto 1 ∙ = ( − 1 ) ∙ .
  8. Exatamente, Cabelos de Fogo. Agora é só multiplicar essa matriz

    E0 ∗ Aum por E1 para obter o 2º passo do processo de eliminação. É o que farei !
  9. E, veja só, Loirinha: (|)4 = (|) onde é matriz

    triangular superior do final do processo de eliminação ! Portanto (|)4 = 4 (|)3 = = 4 3 (|)2 = 4 3 2 (|)1 = = 4 3 2 1 (|)0
  10. Resumindo = 4 3 2 1 (|) . E portanto

    (4 3 2 1 )−1 = (|).
  11. Mestre, todas as matrizes são triangular inferior, logo o produto

    4 3 2 1 delas também será. E a inversa (4 3 2 1 )−1 também ! Lembrei-me que a inversa de um produto de matrizes é o produto das inversas na ordem trocada. Assim (4 3 2 1 )−1 = 1 −12 −13 −14 −1
  12. E, algo surpreendente, a inversa de cada matriz de eliminação

    = − é a matriz + , obtida simplesmente trocando o sinal da : Essa é forte! Eu tenho que conferir!
  13. O que é verdadeiramente surpreendente Surfista, é que o produto

    = 1 −12 −13 −14 −1 é superposição das matrizes dos multiplicadores !!! Faça um programa para calcular a matriz Surfista. E, comprove que ela é uma matriz com 1′ na diagonal e que abaixo da diagonal estão os multiplicadores usados em cada etapa do processo de eliminação.
  14. E que = , isto é, que = . Este

    resultado é conhecido como Teorema da fatoração LU. Resumindo tudo, acabamos de verificar que o processo de eliminação é realizado pela matriz triangular inferior = 1 −12 −13 −14 −1.
  15. Álgebra linear Apresentação Rotinas básicas Decomposições Funções matriciais Matrizes especiais

    Agora vamos explorar as fatorações (Decompositions) existentes na scipy.linalg.
  16. Sim, de = , segue que det() = det det

    det(). Veremos que L só possui 1’s na diagonal e que P é ortogonal. Assim, det = ± det = ±11 22 ⋯ A fatoração = permite calcular det().
  17. Mestre, que outras vantagens Maria Loirinha leva com essa tal

    de fatoração LU? Antes do Mestre te responder, jovem, proponho que discuta com seus colegas sobre essa cultura de levar vantagem em tudo. Grande Filósofo!
  18. Respondendo tua pergunta, Loirinha: Tendo a fatoração = , resolver

    o sistema linear = é equivalente a resolver = . Então resolvemos primeiro o sistema = e depois o = . Note que esses dois são sistemas triangulares, facílimos de resolver! Conforme já vimos, o maior trabalho reside em fatorar (i.é, efetuar o processo de eliminação).
  19. A rotina pode efetuar o pivotamento por linha (ou não).

    Ela retorna: • as três matrizes P, L e U • ou apenas duas, a PL que é a triangular inferior permutada e a U.
  20. Já neste exemplo é evidente a necessidade de permutar a

    L0 com a L2 e depois a L2 com a L3. Atente para as matrizes A e P.
  21. Uma outra forma de chamar a fatoração LU da SciPy.

    Como no 1º exemplo, não houve a necessidade de pivotamento.
  22. Esta é lu_factor( ) que efetua a fatoração . Ela

    recebe a matriz A e retorna uma matriz contendo a fatoração LU e um vetor P contendo os índices de pivoteamento.
  23. Esta rotina recebe a fatorada LU e o vetor piv

    fornecidos pela lu_factor( ). Recebe também o termo independente b e retorna a solução x.
  24. Uma matriz = [ ] possui banda inferior k quando

    = 0 para − > . E possui banda superior k, quando = 0 para − > . = × × 0 0 0 × × × 0 0 × 0 0 × × 0 × × 0 × × × × × × Eis uma matriz A com banda inferior 2 (em laranja) e banda superior 1 (em verde):
  25. = × × 0 0 0 × × × 0

    0 × 0 0 × × 0 × × 0 × × × × × × = ∎ × × × × × × × × × × × × × × × × ∎ ∎ ∎ Se A é uma matriz 100x100 teríamos 10.000 elementos para armazenar. Nesse armazenamento de banda precisaremos apenas de 4x100-4 ∎ ∎ ∎ ∎ A ação para armazenar uma matriz de banda como essa é “esquecer os zeros e deixar cair”! Vejam só:
  26. = × × 0 0 0 × × × 0

    0 × 0 0 × × 0 × × 0 × × × × × × = ∎ × × × × × × × × × × × × × × × × ∎ ∎ ∎ ∎ ∎ ∎ ∎ Mestre, prefiro pensar em “deitar” as diagonais.
  27. Quando é igual à sua transposta: = . Simétrica Quando

    satisfaz: ≠ 0 ⟹ = ෍ ,=1 > 0 Definida positiva Quando sua transposta é a inversa: = −1 ⟺ = = Ortogonal Continuando a visita ao zoológico matricial:
  28. 1. + = + 2. ()= 3. = 4. (

    )= 5. = Observações: • De 1 e 2 decorre que matrizes simétricas constituem um subespaço do espaço de todas as matrizes. • Atenção: a 5. não permite concluir que a matriz produto é uma matriz simétrica. Algumas propriedades da transposição:
  29. De fato, o produto de matrizes simétricas não é uma

    matriz simétrica! E, além disso, o produto também não é comutativo. Vejam os contra-exemplos! 3 2 2 1 0 1 1 −2 = 2 −1 1 0 0 1 1 −2 3 2 2 1 = 2 1 −1 0
  30. A matriz A = 1 0 0 0 −2 0

    0 0 3 não é definida-positiva, pois se = temos: = 1 0 0 0 −2 0 0 0 3 = = −2 3 = 2 − 22 + 32 e escolhendo = 2 1 0 obtemos = 0.
  31. A matriz = 5 −1 2 −1 2 2 2

    2 3 é definida-positiva, pois para = temos: = − 2 + + 2 2 + 2 + 2, uma soma de quadrados, que só se anula para = = 0 0 0 . Surfista, confira essa afirmação da Mestra!
  32. = sen cos 0 −cos sen 0 0 0 1

    sen − cos 0 cos sen 0 0 0 1 = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 Loirinha, agora é tua vez de conferir a afirmação da Mestra! A matriz = sen − cos 0 cos sen 0 0 0 1 é ortogonal pois :
  33. Um zoológico bem complexo: A adjunta de = [ ],

    anotada AH, é definida por = [ത ]. É a conjugada da transposta. Adjunta Quando satisfaz: = . É a correspondente de uma matriz simétrica, com elementos complexos, Hermitiana, ou auto-adjunta Quando sua adjunta é a inversa: = −1 ⟺ = = Unitária
  34. As matrizes ortogonais (e as unitárias, no caso complexo) desempenham

    um papel fundamental em Álgebra Linear Computacional. Aguardem!
  35. O exemplo de armazenamento do Tutorial da scipy.linalg. Armazena-se apenas

    a diagonal e a banda superior (ou inferior). Em vez de 36 = 6 × 6 elementos, apenas 15 = 3 × 6 − 3.
  36. Esta 1ª parte do programa recebe uma matriz A (formato

    de banda), um termo independente b e devolve a solução x usando a rotina para matrizes simétricas, positivo-definidas e de banda da scipy.linalg. O nome do programa é: sist_banda_sim_def_pos.py
  37. Esta 2ª parte apresenta a matriz A no formato padrão

    n x n e confere a solução, , verificando se, de fato, = .
  38. Uma execução do programa. Se a matriz A não for

    definida positiva, o programa acusa. Vejam a seguir.
  39. O 4º elemento da diagonal principal é o responsável por

    tornar a matriz A não positiva definida. A linalg acusa o fato! ERRO
  40. Uma forma de calcular a inversa de uma matriz A

    é resolvendo a equação matricial = usando solve( )
  41. É essa a ideia Surfista. Além disso, vale a volta;

    veja na próxima transparência! Confirmando, se A é simétrica e positiva definida está garantida a existência de uma matriz triangular superior tal que = . É como se U fosse a raiz quadrada de A, Mestre, pois = .
  42. Suponha que uma matriz não-singular A possa ser fatorada na

    forma = , com U triangular superior. Então A será simétrica e definida positiva. É difícil provar isto Mestra?
  43. E também que A é definida positiva, isto é ≠

    0 ⟹ > 0. De fato assumindo ≠ 0 e = teremos ≠ 0, devido à não-singularidade de U. Então = () = = = 2 > 0. Bem, minha querida, de = segue que: • A é simétrica, pois = ()= ()= = • U é não-singular, pois det()2 = det() = det() ≠ 0.
  44. Vou resolver o sistema linear abaixo. A matriz do sistema

    é a do exemplo anterior. 5 2 1 0 2 7 3 1 1 0 3 1 6 −1 −1 2 = 1 2 3 4
  45. O Mestre chamou a Cho_fator() e depois a Cho_solve(). Percebam

    que ele não precisou zerar a parte inferior da matriz Cho. Além disso, b entrou como vetor-linha e foi transformado em vetor-coluna.
  46. Façam um programa para resolver um sistema linear = no

    qual , além de ser simétrica e positiva-definida, também é de banda. Vai cair na prova Mestra?