תרגיל 1
נתונה המטריצה הבאה:
A = ( 6 4 4 − 1 3 − 4 − 3 1 − 3 4 1 3 3 2 2 2 ) A=\begin{pmatrix}
6 & 4 & 4 & -1 \\
3 & -4 & -3 & 1 \\
-3 & 4 & 1 & 3 \\
3 & 2 & 2 & 2
\end{pmatrix} A = 6 3 − 3 3 4 − 4 4 2 4 − 3 1 2 − 1 1 3 2
חשבו את הפירוק A = L U A=LU A = LU בעזרת האלגוריתם האיטרטיבי שנלמד בתרגול. פרטו את שלבי החישוב.
נתחיל בלמצוא את השורה הראשונה של המטריצה U U U .
( 6 4 4 − 1 ) = ( 1 0 0 0 ) ( u 11 u 12 u 13 u 14 0 u 22 u 23 u 24 0 0 u 33 u 34 0 0 0 u 44 ) = ( u 11 u 12 u 13 u 14 ) = u ‾ 1 ∗ \begin{pmatrix}
6 & 4 & 4 & -1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{11} & u_{12} & u_{13} & u_{14} \\
0 & u_{22} & u_{23} & u_{24} \\
0 & 0 & u_{33} & u_{34} \\
0 & 0 & 0 & u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{11} & u_{12} & u_{13} & u_{14}
\end{pmatrix}=\underline{u}_{1}^* ( 6 4 4 − 1 ) = ( 1 0 0 0 ) u 11 0 0 0 u 12 u 22 0 0 u 13 u 23 u 33 0 u 14 u 24 u 34 u 44 = ( u 11 u 12 u 13 u 14 ) = u 1 ∗
u ‾ 1 = ( 4 4 − 1 ) \underline{u}_{1}=\begin{pmatrix}
4 & 4 & -1
\end{pmatrix} u 1 = ( 4 4 − 1 )
כעת, נמצא את העמודה הראשונה של L L L .
( 6 3 − 3 3 ) = ( 1 0 0 0 ℓ 21 1 0 0 ℓ 31 ℓ 32 1 0 ℓ 41 ℓ 42 ℓ 43 1 ) ( 6 0 0 0 ) = ( 6 6 ℓ 21 6 ℓ 31 6 ℓ 41 ) \begin{pmatrix}
6 \\
3 \\
-3 \\
3
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
\ell_{21} & 1 & 0 & 0 \\
\ell_{31} & \ell_{32} & 1 & 0 \\
\ell_{41} & \ell_{42} & \ell_{43} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
6 \\
0 \\
0 \\
0
\end{pmatrix} =\begin{pmatrix}
6 \\
6\ell_{21} \\
6\ell_{31} \\
6\ell_{41}
\end{pmatrix} 6 3 − 3 3 = 1 ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41 0 1 ℓ 32 ℓ 42 0 0 1 ℓ 43 0 0 0 1 6 0 0 0 = 6 6 ℓ 21 6 ℓ 31 6 ℓ 41
ℓ ‾ 1 = ( ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41 ) = ( 1 2 − 1 2 1 2 ) \underline{\ell}_{1}=\begin{pmatrix}
\ell_{21} \\
\ell_{31} \\
\ell_{41}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
\frac{1}{2} \\
-\frac{1}{2} \\
\frac{1}{2}
\end{pmatrix} ℓ 1 = ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41 = 2 1 − 2 1 2 1
כעת, נחלק את המטריצה שלנו ונסתכל על חלק קטן יותר במטריצה:
נסמן: A 2 = ( − 4 − 3 1 4 1 3 2 2 2 ) , L 2 = ( 1 0 0 ℓ 32 1 0 ℓ 42 ℓ 43 1 ) , U 2 = ( u 22 u 23 u 24 0 u 33 u 34 0 0 u 44 ) A_{2}=\begin{pmatrix}-4&-3&1\\4&1&3\\2&2&2\end{pmatrix},L_{2}=\begin{pmatrix}1&0&0\\ \ell_{32}&1&0\\\ell_{42}&\ell_{43}&1\end{pmatrix},U_{2}=\begin{pmatrix}u_{22}&u_{23}&u_{24}\\0&u_{33}&u_{34}\\0&0&u_{44}\end{pmatrix} A 2 = − 4 4 2 − 3 1 2 1 3 2 , L 2 = 1 ℓ 32 ℓ 42 0 1 ℓ 43 0 0 1 , U 2 = u 22 0 0 u 23 u 33 0 u 24 u 34 u 44 . במקרה זה נקבל:
L 2 U 2 = A 2 − ℓ ‾ 1 u ‾ 1 = ( − 6 − 5 3 2 6 3 5 2 0 0 5 2 ) L_{2}U_{2}=A_{2}-\underline{\ell}_{1}\underline{u}_{1}=\begin{pmatrix}
-6 & -5 & \frac{3}{2} \\
6 & 3 & \frac{5}{2} \\
0 & 0 & \frac{5}{2}
\end{pmatrix} L 2 U 2 = A 2 − ℓ 1 u 1 = − 6 6 0 − 5 3 0 2 3 2 5 2 5
ואז נוכל לחזור להתחלה ולבצע את אותו הדבר. מפה לא יהיו הסברים שכן זה פשוט אותו אלגוריתם רקורסיבי.
( − 6 − 5 3 2 ) = ( 1 0 0 ) ( u 22 u 23 u 24 0 u 33 u 34 0 0 u 44 ) = ( u 22 u 23 u 24 ) = u ‾ 2 ∗ \begin{pmatrix}
-6 & -5 & \frac{3}{2}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{22} & u_{23} & u_{24} \\
0 & u_{33} & u_{34} \\
0 & 0 & u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{22} & u_{23} & u_{24}
\end{pmatrix}=\underline{u}_{2}^* ( − 6 − 5 2 3 ) = ( 1 0 0 ) u 22 0 0 u 23 u 33 0 u 24 u 34 u 44 = ( u 22 u 23 u 24 ) = u 2 ∗
u ‾ 2 = ( − 5 3 2 ) \underline{u}_{2}=\begin{pmatrix}
-5 & \frac{3}{2}
\end{pmatrix} u 2 = ( − 5 2 3 )
( − 6 6 0 ) = ( 1 0 0 ℓ 32 1 0 ℓ 42 ℓ 43 1 ) ( − 6 0 0 ) = ( − 6 − 6 ℓ 32 − 6 ℓ 42 ) \begin{pmatrix}
-6 \\
6 \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
\ell_{32} & 1 & 0 \\
\ell_{42} & \ell_{43} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
-6 \\
0 \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
-6 \\
-6\ell_{32} \\
-6\ell_{42}
\end{pmatrix} − 6 6 0 = 1 ℓ 32 ℓ 42 0 1 ℓ 43 0 0 1 − 6 0 0 = − 6 − 6 ℓ 32 − 6 ℓ 42
ℓ ‾ 2 = ( ℓ 32 ℓ 42 ) = ( − 1 0 ) \underline{\ell}_{2}=\begin{pmatrix}
\ell_{32} \\
\ell_{42}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
-1 \\
0
\end{pmatrix} ℓ 2 = ( ℓ 32 ℓ 42 ) = ( − 1 0 )
נסמן: A 3 = ( 3 5 2 0 5 2 ) , L 3 = ( 1 0 ℓ 43 1 ) , U 3 = ( u 33 u 34 0 u 44 ) A_{3}=\begin{pmatrix}3& \frac{5}{2}\\0& \frac{5}{2}\end{pmatrix},L_{3}=\begin{pmatrix}1&0\\ \ell_{43}&1\end{pmatrix},U_{3}=\begin{pmatrix}u_{33}&u_{34}\\0&u_{44}\end{pmatrix} A 3 = ( 3 0 2 5 2 5 ) , L 3 = ( 1 ℓ 43 0 1 ) , U 3 = ( u 33 0 u 34 u 44 ) ואז: L 3 U 3 = A 3 − ℓ ‾ 2 u ‾ 2 = ( − 2 4 0 5 2 ) L_{3}U_{3}=A_{3}-\underline{\ell}_{2}\underline{u}_{2}=\begin{pmatrix}-2& 4\\0& \frac{5}{2}\end{pmatrix} L 3 U 3 = A 3 − ℓ 2 u 2 = ( − 2 0 4 2 5 ) .
( − 2 4 ) = ( 1 0 ) ( u 33 u 34 0 u 44 ) = ( u 33 u 34 ) = u ‾ 3 ∗ \begin{pmatrix}
-2 & 4
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{33} & u_{34} \\
0 & u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{33} & u_{34}
\end{pmatrix}=\underline{u}_{3}^* ( − 2 4 ) = ( 1 0 ) ( u 33 0 u 34 u 44 ) = ( u 33 u 34 ) = u 3 ∗
u ‾ 3 = ( 4 ) \underline{u}_{3}=\begin{pmatrix}
4
\end{pmatrix} u 3 = ( 4 )
( − 2 0 ) = ( 1 0 ℓ 43 1 ) ( − 2 0 ) = ( − 2 ℓ 43 ) \begin{pmatrix}
-2 \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
\ell_{43} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
-2 \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
-2 \\
\ell_{43}
\end{pmatrix} ( − 2 0 ) = ( 1 ℓ 43 0 1 ) ( − 2 0 ) = ( − 2 ℓ 43 )
ℓ ‾ 3 = ( ℓ 43 ) = ( 0 ) \underline{\ell}_{3}=\begin{pmatrix}
\ell_{43}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
0
\end{pmatrix} ℓ 3 = ( ℓ 43 ) = ( 0 )
נסמן: A 4 = ( 5 2 ) , L 4 = ( 1 ) , U 4 = ( u 44 ) A_{4}=\begin{pmatrix} \frac{5}{2}\end{pmatrix},L_{4}=\begin{pmatrix}1\end{pmatrix},U_{4}=\begin{pmatrix}u_{44}\end{pmatrix} A 4 = ( 2 5 ) , L 4 = ( 1 ) , U 4 = ( u 44 ) ואז: L 4 U 4 = A 4 − ℓ ‾ 3 u ‾ 3 = ( 5 2 ) L_{4}U_{4}=A_{4}-\underline{\ell}_{3}\underline{u}_{3}=\begin{pmatrix} \frac{5}{2}\end{pmatrix} L 4 U 4 = A 4 − ℓ 3 u 3 = ( 2 5 ) .
( 5 2 ) = ( 1 ) ( u 44 ) = ( u 44 ) \begin{pmatrix}
\frac{5}{2}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{44}
\end{pmatrix} ( 2 5 ) = ( 1 ) ( u 44 ) = ( u 44 )
קיבלנו כי:
( 6 4 4 − 1 3 − 4 − 3 1 − 3 4 1 3 3 2 2 2 ) = A = L U = ( 1 0 0 0 1 2 1 0 0 − 1 2 − 1 1 0 1 2 0 0 1 ) ( 6 4 4 − 1 0 − 6 − 5 3 2 0 0 − 2 4 0 0 0 5 2 ) \begin{pmatrix}
6 & 4 & 4 & -1 \\
3 & -4 & -3 & 1 \\
-3 & 4 & 1 & 3 \\
3 & 2 & 2 & 2
\end{pmatrix}=A=LU=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
\frac{1}{2} & 1 & 0 & 0 \\
-\frac{1}{2} & -1 & 1 & 0 \\
\frac{1}{2} & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
6 & 4 & 4 & -1 \\
0 & -6 & -5 & \frac{3}{2} \\
0 & 0 & -2 & 4 \\
0 & 0 & 0 & \frac{5}{2}
\end{pmatrix} 6 3 − 3 3 4 − 4 4 2 4 − 3 1 2 − 1 1 3 2 = A = LU = 1 2 1 − 2 1 2 1 0 1 − 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 6 0 0 0 4 − 6 0 0 4 − 5 − 2 0 − 1 2 3 4 2 5
חשבו את הדטרמיננטה של A A A .
לפי משפט מאלגברה אמ', ∣ A ∣ = ∣ L U ∣ = ∣ L ∣ ∣ U ∣ |A|=|LU|=|L||U| ∣ A ∣ = ∣ LU ∣ = ∣ L ∣∣ U ∣ . לפי משפט אחר מאלגברה אמ', הדטרמיננטה של מטריצה משולשת היא כפולת איברי האלכסון ולכן: ∣ A ∣ = ∣ U ∣ = ∏ i = 1 4 u i i |A|=|U|=\prod_{i=1}^4 u_{ii} ∣ A ∣ = ∣ U ∣ = ∏ i = 1 4 u ii ולכן:
∣ A ∣ = ∣ U ∣ = 6 ⋅ − 6 ⋅ − 2 ⋅ 5 2 = 180 |A|=|U|=6 \cdot -6 \cdot -2\cdot \frac{5}{2}=180 ∣ A ∣ = ∣ U ∣ = 6 ⋅ − 6 ⋅ − 2 ⋅ 2 5 = 180
ברצונינו לפתור את מערכת המשוואות:
A x ‾ = ( 14 7 13 − 8 ) A\underline{x}=\begin{pmatrix}
14\\7\\13\\-8
\end{pmatrix} A x = 14 7 13 − 8
בעזרת תוצאת הסעיפים הקודמים קבעו האם למערכת זו קיים פתרון יחיד, ואם כן - חשבו אותו ידנית .
הדטרמיננטה של A A A שונה מאפס ולכן לפי משפט מאלגברה אמ', לכל b ‾ ∈ R \underline{b}\in \mathbb{R} b ∈ R למשוואה A x ‾ = b ‾ A\underline{x}=\underline{b} A x = b יש פתרון אחד. נמצא אותו:
A x ‾ = L U x ‾ = L ( U x ‾ ) = L y ‾ = ( 14 7 13 − 8 ) A\underline{x}=LU\underline{x}=L(U\underline{x})=L\underline{y}=\begin{pmatrix}
14 \\
7 \\
13 \\
-8
\end{pmatrix} A x = LU x = L ( U x ) = L y = 14 7 13 − 8
נתחיל בלבצע החלפה קדמית:
( 1 0 0 0 1 2 1 0 0 − 1 2 − 1 1 0 1 2 0 0 1 ) ( y 1 y 2 y 3 y 4 ) = ( 14 7 13 − 8 ) \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
\frac{1}{2} & 1 & 0 & 0 \\
-\frac{1}{2} & -1 & 1 & 0 \\
\frac{1}{2} & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
y_{1} \\
y_{2} \\
y_{3} \\
y_{4}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
14 \\
7 \\
13 \\
-8
\end{pmatrix} 1 2 1 − 2 1 2 1 0 1 − 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 y 1 y 2 y 3 y 4 = 14 7 13 − 8
{ y 1 = 14 1 2 y 1 + y 2 = 7 ⟹ 7 + y 2 = 7 ⟹ y 2 = 0 − 1 2 y 1 − y 2 + y 3 = 13 ⟹ − 7 − 0 + y 3 = 13 ⟹ y 3 = 20 1 2 y 1 + y 4 = − 8 ⟹ 7 + y 4 = − 8 ⟹ y 4 = − 15 \begin{cases}
y_{1}=14 \\
\frac{1}{2}y_{1}+y_{2}=7 \implies 7+y_{2}=7 \implies y_{2}=0 \\
-\frac{1}{2}y_{1}-y_{2}+y_{3}=13\implies -7-0+y_{3}=13\implies y_{3}=20 \\
\frac{1}{2}y_{1}+y_{4}=-8\implies 7+y_{4}=-8\implies y_{4}=-15
\end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ y 1 = 14 2 1 y 1 + y 2 = 7 ⟹ 7 + y 2 = 7 ⟹ y 2 = 0 − 2 1 y 1 − y 2 + y 3 = 13 ⟹ − 7 − 0 + y 3 = 13 ⟹ y 3 = 20 2 1 y 1 + y 4 = − 8 ⟹ 7 + y 4 = − 8 ⟹ y 4 = − 15
כעת, נבצע החלפה אחורית:
( 6 4 4 − 1 0 − 6 − 5 3 2 0 0 − 2 4 0 0 0 5 2 ) ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) = ( 14 0 20 − 15 ) \begin{pmatrix}
6 & 4 & 4 & -1 \\
0 & -6 & -5 & \frac{3}{2} \\
0 & 0 & -2 & 4 \\
0 & 0 & 0 & \frac{5}{2}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3} \\
x_{4}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
14 \\
0 \\
20 \\
-15
\end{pmatrix} 6 0 0 0 4 − 6 0 0 4 − 5 − 2 0 − 1 2 3 4 2 5 x 1 x 2 x 3 x 4 = 14 0 20 − 15
{ 5 2 x 4 = − 15 ⟹ x 4 = − 6 4 x 4 − 2 x 3 = 20 ⟹ − 24 − 20 = 2 x 3 ⟹ x 3 = − 22 3 2 x 4 − 5 x 3 − 6 x 2 = 0 ⟹ 6 x 2 = − 9 + 110 ⟹ x 2 = 101 6 − x 4 + 4 x 3 + 4 x 2 + 6 x 1 = 14 ⟹ 6 x 1 = 14 − 6 + 88 − 202 3 = 86 3 ⟹ x 1 = 43 9 \begin{cases}
\frac{5}{2}x_{4}=-15 \implies x_{4}=-6 \\
4x_{4}-2x_{3}=20\implies -24-20=2x_{3}\implies x_{3}=-22 \\
\frac{3}{2}x_{4}-5x_{3}-6x_{2}=0\implies 6x_{2}=-9+110\implies x_{2}=\frac{101}{6} \\
-x_{4}+4x_{3}+4x_{2}+6x_{1}=14\implies 6x_{1}=14-6+88-\frac{202}{3}=\frac{86}{3}\implies x_{1}=\frac{43}{9}
\end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ 2 5 x 4 = − 15 ⟹ x 4 = − 6 4 x 4 − 2 x 3 = 20 ⟹ − 24 − 20 = 2 x 3 ⟹ x 3 = − 22 2 3 x 4 − 5 x 3 − 6 x 2 = 0 ⟹ 6 x 2 = − 9 + 110 ⟹ x 2 = 6 101 − x 4 + 4 x 3 + 4 x 2 + 6 x 1 = 14 ⟹ 6 x 1 = 14 − 6 + 88 − 3 202 = 3 86 ⟹ x 1 = 9 43
לכן הפתרון היחיד הינו:
x ‾ = ( 43 9 101 6 − 22 − 6 ) \underline{x}=\begin{pmatrix}
\frac{43}{9} \\
\frac{101}{6} \\
-22 \\
-6
\end{pmatrix} x = 9 43 6 101 − 22 − 6
האם קיים פירוק L D V LDV L D V ? אם כן, חשבו אותו.
המטריצה A A A הפיכה ולכן, לפי משפט, קיים לה פירוק P A = L D V PA=LDV P A = L D V - מכיוון שגם בפירוק המקורי לא נדרשנו לפרמוטציות, אנו יודעים כי A = L D V A=LDV A = L D V כאשר L L L זהה ל-L L L בסעיף א א א ו-U U U תתפרק ל-D , V D,V D , V .
תחילה, נפרק את איברי האלכסון מ-U U U כך:
D = ( 6 0 0 0 0 − 6 0 0 0 0 − 2 0 0 0 0 5 2 ) D=\begin{pmatrix}
6 & 0 & 0 & 0 \\
0 & -6 & 0 & 0 \\
0 & 0 & -2 & 0 \\
0 & 0 & 0 & \frac{5}{2}
\end{pmatrix} D = 6 0 0 0 0 − 6 0 0 0 0 − 2 0 0 0 0 2 5
כעת, מכיוון ש-∣ D ∣ ≠ 0 |D|\neq0 ∣ D ∣ = 0 , היא הפיכה ולכן נוכל לבצע:
U = D V ⟹ V = D − 1 U U=DV \implies V=D^{-1}U U = D V ⟹ V = D − 1 U
ואז נקבל:
V = ( 1 6 0 0 0 0 − 1 6 0 0 0 0 − 1 2 0 0 0 0 2 5 ) ( 6 4 4 − 1 0 − 6 − 5 3 2 0 0 − 2 4 0 0 0 5 2 ) = ( 1 2 3 2 3 − 1 6 0 1 5 6 − 1 4 0 0 1 − 2 0 0 0 1 ) V=\begin{pmatrix}
\frac{1}{6} & 0 & 0 & 0 \\
0 & -\frac{1}{6} & 0 & 0 \\
0 & 0 & -\frac{1}{2} & 0 \\
0 & 0 & 0 & \frac{2}{5}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
6 & 4 & 4 & -1 \\
0 & -6 & -5 & \frac{3}{2} \\
0 & 0 & -2 & 4 \\
0 & 0 & 0 & \frac{5}{2}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & \frac{2}{3} & \frac{2}{3} & -\frac{1}{6} \\
0 & 1 & \frac{5}{6} & -\frac{1}{4} \\
0 & 0 & 1 & -2 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix} V = 6 1 0 0 0 0 − 6 1 0 0 0 0 − 2 1 0 0 0 0 5 2 6 0 0 0 4 − 6 0 0 4 − 5 − 2 0 − 1 2 3 4 2 5 = 1 0 0 0 3 2 1 0 0 3 2 6 5 1 0 − 6 1 − 4 1 − 2 1
ולכן מתקיים:
A = L U = L D V = ( 1 0 0 0 1 2 1 0 0 − 1 2 − 1 1 0 1 2 0 0 1 ) ( 6 0 0 0 0 − 6 0 0 0 0 − 2 0 0 0 0 5 2 ) ( 1 2 3 2 3 − 1 6 0 1 5 6 − 1 4 0 0 1 − 2 0 0 0 1 ) A=LU=LDV=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
\frac{1}{2} & 1 & 0 & 0 \\
-\frac{1}{2} & -1 & 1 & 0 \\
\frac{1}{2} & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
6 & 0 & 0 & 0 \\
0 & -6 & 0 & 0 \\
0 & 0 & -2 & 0 \\
0 & 0 & 0 & \frac{5}{2}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & \frac{2}{3} & \frac{2}{3} & -\frac{1}{6} \\
0 & 1 & \frac{5}{6} & -\frac{1}{4} \\
0 & 0 & 1 & -2 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix} A = LU = L D V = 1 2 1 − 2 1 2 1 0 1 − 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 6 0 0 0 0 − 6 0 0 0 0 − 2 0 0 0 0 2 5 1 0 0 0 3 2 1 0 0 3 2 6 5 1 0 − 6 1 − 4 1 − 2 1
תרגיל 2
בהרצאה ראינו את המשפט: "מטריצה ריבועית וסימטרית K K K היא חיובית מוגדרת ⟺ \iff ⟺ היא ניתנת לפירוק L D L t LDL^t L D L t ללא פרמוטציה ועם מטריצה D D D אלכסונית בה כל איברי האלכסון חיוביים ".
חזרו על ההוכחה שניתנה בתרגול והשלימו אותה ע"פ השלבים הבאים:
הראו שכל מטריצה הניתנת לפירוק L D L t LDL^t L D L t ללא פרמוטציה עם מטריצה D D D אלכסונית בה כל אברי האלכסון חיוביים, הינה סימטרית וחיובית מוגדרת.
הוכחה:
תהי A A A מטריצה המקיימת A = L D L t A=LDL^t A = L D L t כאשר L L L משולשת תחתונה בסיסית ו-D D D מטריצה אלכסונית.
נתחיל בלהראות כי A = L D L t A=LDL^t A = L D L t סימטרית.
( L D L t ) t = ( L t ) t D t L t = L D t L t = ↓ מטריצה אלכסונית ולכן D D t = D L D L t (LDL^t)^t=(L^t)^t D^t L^t=LD^tL^t \underset{\begin{matrix}
\downarrow \\
\R{\text{ מטריצה אלכסונית ולכן}}D \\
D^t=D
\end{matrix}}{=}LDL^t ( L D L t ) t = ( L t ) t D t L t = L D t L t ↓ מטריצה אלכסונית ולכן D D t = D = L D L t
לכן, לפי הגדרה, A A A היא מטריצה סימטרית.
יהי x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq 0 x = 0 .
x ‾ t L D L t x ‾ = ( x ‾ t L ) D ( L t x ‾ ) \underline{x}^tLDL^t\underline{x}=(\underline{x}^tL)D(L^t\underline{x}) x t L D L t x = ( x t L ) D ( L t x )
נסמן y ‾ = L t x ‾ \underline{y}=L^t\underline{x} y = L t x ואז: y ‾ t = ( L t x ‾ ) t = x ‾ t L \underline{y}^t=(L^t\underline{x})^t=\underline{x}^tL y t = ( L t x ) t = x t L ולכן:
x ‾ t L D L t x ‾ = y ‾ t D y ‾ \underline{x}^tLDL^t\underline{x}=\underline{y}^tD\underline{y} x t L D L t x = y t D y
נסמן: D = ( d 1 0 … 0 0 d 2 … 0 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 0 0 … d n ) D=\begin{pmatrix}d_{1} & 0 & \dots & 0\\0 & d_{2} & \dots & 0\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ 0 & 0 & \dots & d_{n}\end{pmatrix} D = d 1 0 ⋮ 0 0 d 2 ⋮ 0 … … ⋱ … 0 0 ⋮ d n ו-y ‾ = ( y 1 y 2 ⋮ y n ) \underline{y}=\begin{pmatrix}y_{1}\\y_{2}\\ \vdots\\ y_{n}\end{pmatrix} y = y 1 y 2 ⋮ y n ואז:
y ‾ t D y ‾ = ( y 1 y 2 … y n ) ( d 1 0 … 0 0 d 2 … 0 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 0 0 … d n ) ( y 1 y 2 ⋮ y n ) = ( y 1 d 1 y 2 d 2 … y n d n ) ( y 1 y 2 ⋮ y n ) = ∑ i = 1 n d i y i 2 \underline{y}^tD\underline{y}=\begin{pmatrix}
y_{1} & y_{2} & \dots & y_{n}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
d_{1} & 0 & \dots & 0 \\
0 & d_{2} & \dots & 0 \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & \dots & d_{n}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
y_{1} \\
y_{2} \\
\vdots \\
y_{n}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
y_{1}d_{1} & y_{2}d_{2} & \dots & y_{n}d_{n}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
y_{1} \\
y_{2} \\
\vdots \\
y_{n}
\end{pmatrix} =\sum_{i=1}^n d_{i}y_{i}^2 y t D y = ( y 1 y 2 … y n ) d 1 0 ⋮ 0 0 d 2 ⋮ 0 … … ⋱ … 0 0 ⋮ d n y 1 y 2 ⋮ y n = ( y 1 d 1 y 2 d 2 … y n d n ) y 1 y 2 ⋮ y n = i = 1 ∑ n d i y i 2
לכל d i d_{i} d i מתקיים d i > 0 d_{i}>0 d i > 0 ובנוסף, קיים 1 ≤ i ≤ n 1\leq i\leq n 1 ≤ i ≤ n כך ש-y i ≠ 0 y_{i}\neq 0 y i = 0 שכן נתון ש-x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq 0 x = 0 ולכן, בהכרח y ‾ ≠ 0 \underline{y}\neq 0 y = 0 . לכן:
x ‾ t L D L t x ‾ = ∑ i = 1 n d i y i 2 > 0 \underline{x}^tLDL^t\underline{x}=\sum_{i=1}^n d_{i}y_{i}^2 > 0 x t L D L t x = i = 1 ∑ n d i y i 2 > 0
לכן, לפי הגדרה A A A הינה חיובית מוגדרת.
∎
הראו שעבור מטריצה סימטרית וחיובית מוגדרת K K K מתקיים שכל איברי האלכסון חיוביים, ובפרט האיבר ה-k 11 k_{11} k 11 .
הוכחה:
תהי K K K מטריצה חיובית מוגדרת וסימטרית. אזי לכל x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq0 x = 0 מתקיים x ‾ t K x ‾ > 0 \underline{x}^tK\underline{x}>0 x t K x > 0 . בפרט, זה מתקיים עבור וקטור x ‾ \underline{x} x שכולו אפסים למעט 1 במקום ה-i i i לכל 1 ≤ i ≤ n 1\leq i\leq n 1 ≤ i ≤ n . עבור וקטור כזה יתקיים:
x ‾ t K x ‾ = ( 0 … 0 1 0 … 0 ) ( k 11 k 12 … k 1 n k 21 k 22 … k 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ k n 1 k n 2 … k n n ) ( 0 ⋮ 0 1 0 ⋮ 0 ) = ( k i 1 k i 2 … k i n ) ( 0 ⋮ 0 1 0 ⋮ 0 ) = 0 ⋅ k i 1 + ⋯ + 1 ⋅ k i i + ⋯ + 0 ⋅ k i n = k i i \begin{align*}
\underline{x}^tK\underline{x}&=\begin{pmatrix}
0 & \dots & 0 & 1 & 0 & \dots & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
k_{11} & k_{12} & \dots & k_{1n} \\
k_{21} & k_{22} & \dots & k_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
k_{n1} & k_{n2} & \dots & k_{nn}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
0 \\
\vdots \\
0 \\
1 \\
0 \\
\vdots \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
k_{{i1}} & k_{i2} & \dots & k_{in}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
0 \\
\vdots \\
0 \\
1 \\
0 \\
\vdots \\
0
\end{pmatrix} \\
&=0\cdot k_{i1}+\dots+1\cdot k_{ii}+\dots+0\cdot k_{in}=k_{ii}
\end{align*} x t K x = ( 0 … 0 1 0 … 0 ) k 11 k 21 ⋮ k n 1 k 12 k 22 ⋮ k n 2 … … ⋱ … k 1 n k 2 n ⋮ k nn 0 ⋮ 0 1 0 ⋮ 0 = ( k i 1 k i 2 … k in ) 0 ⋮ 0 1 0 ⋮ 0 = 0 ⋅ k i 1 + ⋯ + 1 ⋅ k ii + ⋯ + 0 ⋅ k in = k ii
נתון כי x ‾ t K x ‾ > 0 \underline{x}^tK\underline{x}>0 x t K x > 0 ולכן, k i i > 0 k_{ii}>0 k ii > 0 . מכיוון שזה מתרחש לכל 1 ≤ i ≤ n 1\leq i\leq n 1 ≤ i ≤ n אזי כל איברי האלכסון של K K K חיוביים בהכרח.
בפרט, זה מתקיים עבור i = 1 i=1 i = 1 ואז:
x ‾ t K x ‾ = ( 1 0 … 0 ) ( k 11 k 12 … k 1 n k 21 k 22 … k 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ k n 1 k n 2 … k n n ) ( 1 0 ⋮ 0 ) = ( k 11 k 12 … k 1 n ) ( 1 0 ⋮ 0 ) = k 11 + 0 + ⋯ + 0 = k 11 x ‾ t K x ‾ > 0 ⟹ k 11 > 0 \begin{align*}
\underline{x}^tK\underline{x}\!&=\!\begin{pmatrix}
1 & 0 & \dots & 0
\end{pmatrix}\!\!\begin{pmatrix}
k_{11} & k_{12} & \dots & k_{1n} \\
k_{21} & k_{22} & \dots & k_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
k_{n1} & k_{n2} & \dots & k_{nn}
\end{pmatrix}\!\!\!\begin{pmatrix}
1 \\
0 \\
\vdots \\
0
\end{pmatrix}\!\!=\!\begin{pmatrix}
k_{11} & k_{12} & \dots & k_{1n}
\end{pmatrix}\!\!\begin{pmatrix}
1 \\
0 \\
\vdots \\
0
\end{pmatrix}\!\!=\!k_{11}+0+\dots+0\!=\!k_{11} \\
\underline{x}^tK\underline{x}&>0 \implies k_{11}>0
\end{align*} x t K x x t K x = ( 1 0 … 0 ) k 11 k 21 ⋮ k n 1 k 12 k 22 ⋮ k n 2 … … ⋱ … k 1 n k 2 n ⋮ k nn 1 0 ⋮ 0 = ( k 11 k 12 … k 1 n ) 1 0 ⋮ 0 = k 11 + 0 + ⋯ + 0 = k 11 > 0 ⟹ k 11 > 0
∎
הראו שעבור מטריצה סימטרית וחיובית מוגדרת K K K , המטריצה B = K 2 − ℓ ‾ 1 u ‾ 1 t B=K_{2}-\underline{\ell}_{1}\underline{u}_{1}^t B = K 2 − ℓ 1 u 1 t המתקבלת במהלך אלגוריתם פירוק L U LU LU שנלמד בתרגול היא סימטרית וחיובית מוגדרת.
הוכחה:
נגדיר תחילה את המטריצות הללו:
K 2 = ( k 22 k 23 … k 2 n k 32 k 33 … k 3 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ k n 2 k n 3 … k n n ) u ‾ 1 t = ( k 12 k 13 … k 1 n ) ℓ ‾ 1 = ( k 21 k 11 k 31 k 11 ⋮ k n 1 k 11 ) \begin{matrix}
K_{2}=\begin{pmatrix}
k_{22} & k_{23} & \dots & k_{2n} \\
k_{32} & k_{33} & \dots & k_{3n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
k_{n2} & k_{n3} & \dots & k_{nn}
\end{pmatrix} & \underline{u}_{1}^t=\begin{pmatrix}
k_{12} & k_{13} & \dots & k_{1n}
\end{pmatrix} & \underline{\ell}_{1}=\begin{pmatrix}
\frac{k_{21}}{k_{11}} \\
\frac{k_{31}}{k_{11}} \\
\vdots \\
\frac{k_{n1}}{k_{11}}
\end{pmatrix}
\end{matrix} K 2 = k 22 k 32 ⋮ k n 2 k 23 k 33 ⋮ k n 3 … … ⋱ … k 2 n k 3 n ⋮ k nn u 1 t = ( k 12 k 13 … k 1 n ) ℓ 1 = k 11 k 21 k 11 k 31 ⋮ k 11 k n 1
כעת, נכתוב את B B B ונראה כי היא חיובית מוגדרת וסימטרית:
B = ( k 22 k 23 … k 2 n k 32 k 33 … k 3 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ k n 2 k n 3 … k n n ) − ( k 21 k 11 k 31 k 11 ⋮ k n 1 k 11 ) ( k 12 k 13 … k 1 n ) = ( k 22 k 23 … k 2 n k 32 k 33 … k 3 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ k n 2 k n 3 … k n n ) − ( k 12 2 k 11 k 12 k 13 k 11 … k 12 k 1 n k 11 k 13 k 12 k 11 k 13 2 k 11 … k 13 k 1 n k 11 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ k 1 n k 12 k 11 k 1 n k 13 k 11 … k 1 n 2 k 11 ) = ( k 22 − k 12 2 k 11 k 23 − k 12 k 13 k 11 … k 2 n − k 12 k 1 n k 11 k 23 − k 12 k 13 k 11 k 33 − k 13 2 k 11 … k 3 n − k 13 k 1 n k 11 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ k 2 n − k 12 k 1 n k 11 k 3 n − k 13 k 1 n k 11 … k n n − k 1 n 2 k 11 ) \begin{align*}
B&=\begin{pmatrix}
k_{22} & k_{23} & \dots & k_{2n} \\
k_{32} & k_{33} & \dots & k_{3n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
k_{n2} & k_{n3} & \dots & k_{nn}
\end{pmatrix}-\begin{pmatrix}
\frac{k_{21}}{k_{11}} \\
\frac{k_{31}}{k_{11}} \\
\vdots \\
\frac{k_{n1}}{k_{11}}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
k_{12} & k_{13} & \dots & k_{1n}
\end{pmatrix} \\
&=\begin{pmatrix}
k_{22} & k_{23} & \dots & k_{2n} \\
k_{32} & k_{33} & \dots & k_{3n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
k_{n2} & k_{n3} & \dots & k_{nn}
\end{pmatrix}-\begin{pmatrix}
\frac{k_{{12}}^2}{k_{11}} & \frac{k_{12}k_{13}}{k_{11}} & \dots & \frac{k_{12}k_{1n}}{k_{11}} \\
\frac{k_{13}k_{12}}{k_{11}} & \frac{k_{13}^2}{k_{11}} & \dots & \frac{k_{13}k_{1n}}{k_{11}} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
\frac{k_{1n}k_{12}}{k_{11}} & \frac{k_{1n}k_{13}}{k_{11}} & \dots & \frac{k_{1n}^2}{k_{11}}
\end{pmatrix} \\
&=\begin{pmatrix}
k_{22}-\frac{k_{12}^2}{k_{11}} & k_{23}-\frac{k_{12}k_{13}}{k_{11}} & \dots & k_{2n}-\frac{k_{12}k_{1n}}{k_{11}} \\
k_{23}-\frac{k_{12}k_{13}}{k_{11}} & k_{33}-\frac{k_{13}^2}{k_{11}} & \dots & k_{3n}-\frac{k_{13}k_{1n}}{k_{11}} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
k_{2n}-\frac{k_{12}k_{1n}}{k_{11}} & k_{3n}-\frac{k_{13}k_{1n}}{k_{11}} & \dots & k_{nn}-\frac{k_{1n}^2}{k_{11}}
\end{pmatrix}
\end{align*} B = k 22 k 32 ⋮ k n 2 k 23 k 33 ⋮ k n 3 … … ⋱ … k 2 n k 3 n ⋮ k nn − k 11 k 21 k 11 k 31 ⋮ k 11 k n 1 ( k 12 k 13 … k 1 n ) = k 22 k 32 ⋮ k n 2 k 23 k 33 ⋮ k n 3 … … ⋱ … k 2 n k 3 n ⋮ k nn − k 11 k 12 2 k 11 k 13 k 12 ⋮ k 11 k 1 n k 12 k 11 k 12 k 13 k 11 k 13 2 ⋮ k 11 k 1 n k 13 … … ⋱ … k 11 k 12 k 1 n k 11 k 13 k 1 n ⋮ k 11 k 1 n 2 = k 22 − k 11 k 12 2 k 23 − k 11 k 12 k 13 ⋮ k 2 n − k 11 k 12 k 1 n k 23 − k 11 k 12 k 13 k 33 − k 11 k 13 2 ⋮ k 3 n − k 11 k 13 k 1 n … … ⋱ … k 2 n − k 11 k 12 k 1 n k 3 n − k 11 k 13 k 1 n ⋮ k nn − k 11 k 1 n 2
נשים לב כי המטריצה B B B הינה סימטרית(אני רוצה לכתוב ברור אבל אני אתעצבן על עצמי אחר כך על זה)
יהי x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq 0 x = 0 . נתון כי K ≻ 0 K \succ 0 K ≻ 0 ולכן לכל y ‾ ≠ 0 \underline{y}\neq 0 y = 0 מתקיים y ‾ t K y ‾ > 0 \underline{y}^tK\underline{y}>0 y t K y > 0 ובפרט, עבור y ‾ = ( a x ‾ ) \underline{y}=\begin{pmatrix}a\\\underline{x}\end{pmatrix} y = ( a x ) כאשר a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R ואז יתקיים:
y ‾ t K y ‾ = ( a x ‾ t ) ( k 11 u ‾ 1 t k 11 ℓ ‾ 1 K 2 ) ( a x ‾ ) = ( a k 11 + k 11 x ‾ t ℓ ‾ 1 a u ‾ 1 t + x ‾ t K 2 ) ( a x ‾ ) = a 2 k 11 + a k 11 x ‾ t ℓ ‾ 1 + a u ‾ 1 t x ‾ + x ‾ t K 2 x ‾ > 0 \begin{align*}
\underline{y}^tK\underline{y}&=\begin{pmatrix}
a &\underline{x}^t
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
k_{11} & \underline{u}_{1}^t \\
k_{11}\underline{\ell}_{1} & K_{2}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
a \\
\underline{x}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
ak_{11}+k_{11}\underline{x}^t\ \underline{\ell}_{1} & a\underline{u}_{1}^t+\underline{x}^tK_{2}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
a \\
\underline{x}
\end{pmatrix} \\
&=a^2k_{11}+ak_{11}\underline{x}^t\underline{\ell}_{1}+a\underline{u}_{1}^t\underline{x}+\underline{x}^tK_{2}\underline{x}> 0
\end{align*} y t K y = ( a x t ) ( k 11 k 11 ℓ 1 u 1 t K 2 ) ( a x ) = ( a k 11 + k 11 x t ℓ 1 a u 1 t + x t K 2 ) ( a x ) = a 2 k 11 + a k 11 x t ℓ 1 + a u 1 t x + x t K 2 x > 0
מסעיף קודם קיבלנו כי k 11 > 0 k_{11}>0 k 11 > 0 בהכרח, בנוסף a 2 ≥ 0 a^2\geq 0 a 2 ≥ 0 בהכרח. K K K סימטרית ולכן מתקיים k 11 ℓ ‾ 1 = u ‾ 1 k_{11}\underline{\ell}_{1}=\underline{u}_{1} k 11 ℓ 1 = u 1 . בנוסף, נסמן x ‾ t u ‾ 1 = u ‾ 1 t x ‾ = α \underline{x}^t\underline{u}_{1}=\underline{u}_{1}^t\underline{x}=\alpha x t u 1 = u 1 t x = α ואז:
y ‾ t K y ‾ = a 2 k 11 + a x ‾ t u ‾ 1 + a u ‾ 1 t x ‾ + x ‾ t K 2 x ‾ = a 2 k 11 + 2 a α + x ‾ t K 2 x ‾ > 0 \underline{y}^tK\underline{y}=a^2k_{11}+a\underline{x}^t\underline{u}_{1}+a\underline{u}_{1}^t\underline{x}+\underline{x}^tK_{2}\underline{x}=a^2k_{11}+2a\alpha+\underline{x}^tK_{2}\underline{x}>0 y t K y = a 2 k 11 + a x t u 1 + a u 1 t x + x t K 2 x = a 2 k 11 + 2 a α + x t K 2 x > 0
זה מתקיים בפרט עבור a = 0 a=0 a = 0 ואז x ‾ t K 2 x ‾ > 0 \underline{x}^tK_{2}\underline{x}>0 x t K 2 x > 0 ולכן K ≻ 0 K \succ0 K ≻ 0 ובנוסף עבור a = − α k 11 a=-\frac{\alpha}{k_{11}} a = − k 11 α ואז
y ‾ t K y ‾ = α 2 k 11 − 2 α 2 k 11 + x ‾ t K 2 x ‾ = x ‾ t K 2 x ‾ − α 2 k 11 > 0 \underline{y}^tK\underline{y}=\frac{\alpha^2}{k_{11}}-\frac{2\alpha^2}{k_{11}}+\underline{x}^tK_{2}\underline{x}=\underline{x}^tK_{2}\underline{x}-\frac{\alpha^2}{k_{11}}>0 y t K y = k 11 α 2 − k 11 2 α 2 + x t K 2 x = x t K 2 x − k 11 α 2 > 0
ולכן:
x ‾ t B x ‾ = x ‾ t K 2 x ‾ − x ‾ t ℓ ‾ 1 u ‾ 1 t x ‾ = x ‾ t K 2 x ‾ − 1 k 11 x ‾ t u ‾ 1 u ‾ 1 t x ‾ = x ‾ t K 2 x ‾ − α 2 k 11 > 0 \underline{x}^tB\underline{x}=\underline{x}^tK_{2}\underline{x}-\underline{x}^t\underline{\ell}_{1}\underline{u}_{1}^t\underline{x}=\underline{x}^tK_{2}\underline{x}-\frac{1}{k_{11}}\underline{x}^t\underline{u}_{1}\underline{u}_{1}^t\underline{x}=\underline{x}^tK_{2}\underline{x}-\frac{\alpha^2}{k_{11}}> 0 x t B x = x t K 2 x − x t ℓ 1 u 1 t x = x t K 2 x − k 11 1 x t u 1 u 1 t x = x t K 2 x − k 11 α 2 > 0
ולכן, לפי הגדרה B ≻ 0 B \succ 0 B ≻ 0 .
∎
הראו שמסעיפים ב' ו-ג' נובע שכל מטריצה סימטרית וחיובית מוגדרת ניתנת לפירוק L D L t LDL^t L D L t ללא פרמוטציה עם מטריצה D D D אלכסונית בה כל איברי האלכסון חיוביים
הוכחה:
נוכיח באינוקציה על גודל K K K החיובית מוגדרת את נכונות הטענה.
בסיס: n = 1 n=1 n = 1 ולכן נקבל K = ( k 11 ) K=\begin{pmatrix}k_{11}\end{pmatrix} K = ( k 11 ) שהיא סימטרית וחיובית מוגדרת ע"פ הנתון. לפי סעיף ב', k 11 > 0 k_{11}>0 k 11 > 0 . נוכל לבצע פירוק L D L t LDL^t L D L t פשוט:
L = ( 1 ) D = ( k 11 ) L t = ( 1 ) L=\begin{pmatrix}
1
\end{pmatrix} \qquad D=\begin{pmatrix}
k_{11}
\end{pmatrix} \qquad L^t=\begin{pmatrix}
1
\end{pmatrix} L = ( 1 ) D = ( k 11 ) L t = ( 1 )
לכן, קיים פירוק L D L t LDL^t L D L t עבורו המטריצה D D D מורכבת מאיברי אלכסון חיוביים בלבד.
צעד: נניח כי עבור מטריצה בגודל n × n n\times n n × n סימטרית וחיובית מוגדרת קיים פירוק L D L t LDL^t L D L t ללא פרמוטציה עם מטריצה D D D אלכסונית בה כל איברי האלכסון חיוביים ונוכיח עבור מטריצה בגודל ( n + 1 ) × ( n + 1 ) (n+1)\times(n+1) ( n + 1 ) × ( n + 1 ) - נסמנה K K K .
נפרק את K K K באופן דומה לסעיף קודם ולאלגוריתם הפירוק מהתרגול:
K = ( k 11 u ‾ 1 t k 11 ℓ ‾ 1 K 2 ) K=\begin{pmatrix}
k_{11} & \underline{u}_{1}^t \\
k_{11}\underline{\ell}_{1} & K_{2}
\end{pmatrix} K = ( k 11 k 11 ℓ 1 u 1 t K 2 )
נסמן: B = K 2 − ℓ ‾ 1 u ‾ 1 t B=K_{2}-\underline{\ell}_{1}\underline{u}_{1}^t B = K 2 − ℓ 1 u 1 t . לפי סעיף ג', אנו יודעים כי המטריצה B B B גם היא חיובית מוגדרת וסימטרית ולכן, לפי הנחת האינוקציה קיים לה פירוק L B D B L B t L_{B}D_{B}L_{B}^t L B D B L B t בו המטריצה D B D_{B} D B מורכבת מאיברי אלכסון חיוביים בלבד.
נפרק את הפירוק:
K = ( k 11 u ‾ 1 t k 11 ℓ ‾ 1 K 2 ) = ( 1 0 ℓ ‾ 1 I n − 1 ) ( k 11 0 0 B ) ( 1 ℓ ‾ 1 t 0 I n − 1 ) K=\begin{pmatrix}
k_{11} & \underline{u}_{1}^t \\
k_{11}\underline{\ell}_{1} & K_{2}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
\underline{\ell}_{1} & I_{n-1}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
k_{11} & 0 \\
0 & B
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & \underline{\ell}_{1}^t \\
0 & I_{n-1}
\end{pmatrix} K = ( k 11 k 11 ℓ 1 u 1 t K 2 ) = ( 1 ℓ 1 0 I n − 1 ) ( k 11 0 0 B ) ( 1 0 ℓ 1 t I n − 1 )
לכן, קיים פירוק L D L t LDL^t L D L t כך שבו כל איברי האלכסון של D D D מקימים שהינם מגיעים מהפירוק של B B B ולכן חיוביים או שהם k 11 k_{11} k 11 שלפי סעיף ב', הינו חיובי.
לכן, כל מטריצה K K K סימטרית וחיובית מוגדרת ניתנת לפירוק L D L t LDL^t L D L t בו כל איברי האלכסון של D D D חיוביים.
∎
תרגיל 3
נתונה המטריצה:
A = ( 1 − 2 1 − 2 8 4 1 4 91 ) A=\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
-2 & 8 & 4 \\
1 & 4 & 91
\end{pmatrix} A = 1 − 2 1 − 2 8 4 1 4 91
האם ניתן לחשב עבורה פירוק צ'ולסקי?
אם לא, נמקו. אם כן, חשבו את הפירוק בשתי דרכים שונות אשר נלמדו בכיתה והשוו את התוצאות.
לפי משפט, אם מטריצה היא סימטרית וחיובית מוגדרת אזי יש לה פירוק צ'ולסקי. המטריצה הנ"ל סימטרית - נדרש כעת להוכיח שהיא חיובית מוגדרת. לשום כך נדרש להוכיח כי עבור כל x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq 0 x = 0 מתקיים x ‾ t A x ‾ > 0 \underline{x}^tA\underline{x} >0 x t A x > 0 . יהי x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq 0 x = 0 .
x ‾ t A x ‾ = ( x 1 x 2 x 3 ) ( 1 − 2 1 − 2 8 4 1 4 91 ) ( x 1 x 2 x 3 ) = ( x 1 − 2 x 2 + x 3 − 2 x 1 + 8 x 2 + 4 x 3 x 1 + 4 x 2 + 91 x 3 ) ( x 1 x 2 x 3 ) = x 1 ( x 1 − 2 x 2 + x 3 ) + x 2 ( − 2 x 1 + 8 x 2 + 4 x 3 ) + x 3 ( x 1 + 4 x 2 + 91 x 3 ) = x 1 2 − 2 x 1 x 2 + x 1 x 3 − 2 x 1 x 2 + 8 x 2 2 + 4 x 2 x 3 + x 1 x 3 + 4 x 2 x 3 + 91 x 3 2 = x 1 2 + 8 x 2 2 + 91 x 3 2 − 4 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 + 8 x 2 x 3 = ( x 1 − 2 x 2 + x 3 ) 2 + ( 2 x 2 + 3 x 3 ) 2 + 81 x 3 2 ≥ 0 \begin{align*}
\underline{x}^tA\underline{x}\!&=\!\begin{pmatrix}
x_{1} & x_{2} & x_{3}
\end{pmatrix}\!\!\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
-2 & 8 & 4 \\
1 & 4 & 91
\end{pmatrix}\!\!\!\begin{pmatrix}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}
\end{pmatrix}\!=\!\begin{pmatrix}
x_{1}-2x_{2}+x_{3} & -2x_{1}+8x_{2}+4x_{3} & x_{1}+4x_{2}+91x_{3}
\end{pmatrix}\!\!\begin{pmatrix}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3}
\end{pmatrix} \\
&=x_{1}(x_{1}-2x_{2}+x_{3})+x_{2}(-2x_{1}+8x_{2}+4x_{3})+x_{3}(x_{1}+4x_{2}+91x_{3}) \\
&=x_{1}^2-2x_{1}x_{2}+x_{1}x_{3}-2x_{1}x_{2}+8x_{2}^2+4x_{2}x_{3}+x_{1}x_{3}+4x_{2}x_{3}+91x_{3}^2 \\
&=x_{1}^2+8x_{2}^2+91x_{3}^2-4x_{1}x_{2}+2x_{1}x_{3}+8x_{2}x_{3} \\
&=(x_{1}-2x_{2}+x_{3})^2+(2x_{2}+3x_{3})^2+81x_{3}^2 \geq 0
\end{align*} x t A x = ( x 1 x 2 x 3 ) 1 − 2 1 − 2 8 4 1 4 91 x 1 x 2 x 3 = ( x 1 − 2 x 2 + x 3 − 2 x 1 + 8 x 2 + 4 x 3 x 1 + 4 x 2 + 91 x 3 ) x 1 x 2 x 3 = x 1 ( x 1 − 2 x 2 + x 3 ) + x 2 ( − 2 x 1 + 8 x 2 + 4 x 3 ) + x 3 ( x 1 + 4 x 2 + 91 x 3 ) = x 1 2 − 2 x 1 x 2 + x 1 x 3 − 2 x 1 x 2 + 8 x 2 2 + 4 x 2 x 3 + x 1 x 3 + 4 x 2 x 3 + 91 x 3 2 = x 1 2 + 8 x 2 2 + 91 x 3 2 − 4 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 + 8 x 2 x 3 = ( x 1 − 2 x 2 + x 3 ) 2 + ( 2 x 2 + 3 x 3 ) 2 + 81 x 3 2 ≥ 0
נניח בשלילה כי x ‾ t A x ‾ = 0 \underline{x}^tA\underline{x}=0 x t A x = 0 ואז נקבל:
{ 81 x 3 2 = 0 ⟹ x 3 = 0 2 x 2 + 3 x 3 = 0 ⟹ 2 x 2 = 0 ⟹ x 2 = 0 x 1 − 2 x 2 + x 3 = 0 ⟹ x 1 = 0 \begin{cases}
81x_{3}^2=0 \implies x_{3}=0 \\
2x_{2}+3x_{3}=0 \implies 2x_{2}=0 \implies x_{2}=0 \\
x_{1}-2x_{2}+x_{3}=0\implies x_{1}=0
\end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ 81 x 3 2 = 0 ⟹ x 3 = 0 2 x 2 + 3 x 3 = 0 ⟹ 2 x 2 = 0 ⟹ x 2 = 0 x 1 − 2 x 2 + x 3 = 0 ⟹ x 1 = 0
בסתירה לכך ש-x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq0 x = 0 ולכן A A A היא מטריצה סימטרית וחיובית מוגדרת ולכן, לפי משפט, קיים לה פירוק צ'ולסקי.
דרך א': חישוב דרך פירוק L U LU LU .
נמצא תחילה פירוק U L UL UL למטריצה הנ"ל בעזרת אותו האלגוריטם משאלה 1. לפי המשפט הנ"ל מובטח לנו שאין צורך בפרמוטציות.
( 1 − 2 1 ) = ( 1 0 0 ) ( u 11 u 12 u 13 0 u 22 u 23 0 0 u 33 ) = ( u 11 u 12 u 13 ) \begin{pmatrix}
1 & -2 & 1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{11} & u_{12} & u_{13} \\
0 & u_{22} & u_{23} \\
0 & 0 & u_{33}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{11} & u_{12} & u_{13}
\end{pmatrix} ( 1 − 2 1 ) = ( 1 0 0 ) u 11 0 0 u 12 u 22 0 u 13 u 23 u 33 = ( u 11 u 12 u 13 )
u ‾ 1 = ( − 2 1 ) \underline{u}_{1}=\begin{pmatrix}
-2 & 1
\end{pmatrix} u 1 = ( − 2 1 )
( 1 − 2 1 ) = ( 1 0 0 ℓ 21 1 0 ℓ 31 ℓ 32 1 ) ( 1 − 2 1 ) = ( 1 ℓ 21 ℓ 31 ) \begin{pmatrix}
1 \\
-2 \\
1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
\ell_{21} & 1 & 0 \\
\ell_{31} & \ell_{32} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 \\
\ell_{21} \\
\ell_{31}
\end{pmatrix} 1 − 2 1 = 1 ℓ 21 ℓ 31 0 1 ℓ 32 0 0 1 ( 1 − 2 1 ) = 1 ℓ 21 ℓ 31
ℓ ‾ 1 = ( ℓ 21 ℓ 31 ) = ( − 2 1 ) \underline{\ell}_{1}=\begin{pmatrix}
\ell_{21} \\
\ell_{31}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
-2 \\
1
\end{pmatrix} ℓ 1 = ( ℓ 21 ℓ 31 ) = ( − 2 1 )
נסמן: A 2 = ( 8 4 4 91 ) , L 2 = ( 1 0 ℓ 32 1 ) , U 2 = ( u 22 u 23 0 u 33 ) A_{2}=\begin{pmatrix}8&4\\4&91\end{pmatrix},L_{2}=\begin{pmatrix}1 & 0\\ \ell_{32} & 1\end{pmatrix},U_{2}=\begin{pmatrix}u_{22}& u_{23}\\0& u_{33}\end{pmatrix} A 2 = ( 8 4 4 91 ) , L 2 = ( 1 ℓ 32 0 1 ) , U 2 = ( u 22 0 u 23 u 33 ) ואז A 2 − ℓ ‾ 1 u ‾ 1 = ( 4 6 6 90 ) A_{2}-\underline{\ell}_{1}\underline{u}_{1}=\begin{pmatrix}4&6\\6&90\end{pmatrix} A 2 − ℓ 1 u 1 = ( 4 6 6 90 ) :
( 4 6 ) = ( 1 0 ) ( u 22 u 23 0 u 33 ) = ( u 22 u 23 ) \begin{pmatrix}
4 & 6
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{22} & u_{23} \\
0 & u_{33}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{22} & u_{23}
\end{pmatrix} ( 4 6 ) = ( 1 0 ) ( u 22 0 u 23 u 33 ) = ( u 22 u 23 )
u ‾ 2 = ( 6 ) \underline{u}_{2}=\begin{pmatrix}
6
\end{pmatrix} u 2 = ( 6 )
( 4 6 ) = ( 1 0 ℓ 32 1 ) ( 4 6 ) = ( 4 4 ℓ 32 ) \begin{pmatrix}
4 \\
6
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
\ell_{32} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
4 & 6
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
4 \\
4\ell_{32}
\end{pmatrix} ( 4 6 ) = ( 1 ℓ 32 0 1 ) ( 4 6 ) = ( 4 4 ℓ 32 )
ℓ ‾ 2 = ( ℓ 32 ) = ( 1.5 ) \underline{\ell}_{2}=\begin{pmatrix}
\ell_{32}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1.5
\end{pmatrix} ℓ 2 = ( ℓ 32 ) = ( 1.5 )
נסמן: A 3 = ( 90 ) , L 3 = ( 1 ) , U 3 = ( u 33 ) A_{3}=\begin{pmatrix}90\end{pmatrix},L_{3}=\begin{pmatrix}1\end{pmatrix},U_{3}=\begin{pmatrix}u_{33}\end{pmatrix} A 3 = ( 90 ) , L 3 = ( 1 ) , U 3 = ( u 33 ) ואז: A 3 − ℓ ‾ 2 u ‾ 2 = ( 81 ) A_{3}-\underline{\ell}_{2}\underline{u}_{2}=\begin{pmatrix}81\end{pmatrix} A 3 − ℓ 2 u 2 = ( 81 ) ואז:
( u 33 ) = ( 81 ) \begin{pmatrix}
u_{33}
\end{pmatrix}=(81) ( u 33 ) = ( 81 )
ולכן נקבל:
( 1 − 2 1 − 2 8 4 1 4 91 ) = A = L U = ( 1 0 0 − 2 1 0 1 1.5 1 ) ( 1 − 2 1 0 4 6 0 0 81 ) \begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
-2 & 8 & 4 \\
1 & 4 & 91
\end{pmatrix}=A=LU=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-2 & 1 & 0 \\
1 & 1.5 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
0 & 4 & 6 \\
0 & 0 & 81
\end{pmatrix} 1 − 2 1 − 2 8 4 1 4 91 = A = LU = 1 − 2 1 0 1 1.5 0 0 1 1 0 0 − 2 4 0 1 6 81
כעת, נפרק את U U U למטריצה D D D ונראה כי אנו מקבלים את L t L^t L t בתור V V V :
D = ( 1 0 0 0 4 0 0 0 81 ) D=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 4 & 0 \\
0 & 0 & 81
\end{pmatrix} D = 1 0 0 0 4 0 0 0 81
V = D − 1 U = ( 1 0 0 0 1 4 0 0 0 1 81 ) ( 1 − 2 1 0 4 6 0 0 81 ) = ( 1 − 2 1 0 1 1.5 0 0 1 ) = L t V=D^{-1}U=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & \frac{1}{4} & 0 \\
0 & 0 & \frac{1}{81}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
0 & 4 & 6 \\
0 & 0 & 81
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
0 & 1 & 1.5 \\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}=L^t V = D − 1 U = 1 0 0 0 4 1 0 0 0 81 1 1 0 0 − 2 4 0 1 6 81 = 1 0 0 − 2 1 0 1 1.5 1 = L t
ולכן קיבלנו פירוק צ'ולסקי למטריצה שלנו והוא:
A = L D L t = ( 1 0 0 − 2 1 0 1 1.5 1 ) ( 1 0 0 0 4 0 0 0 81 ) ( 1 − 2 1 0 1 1.5 0 0 1 ) A=LDL^t=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-2 & 1 & 0 \\
1 & 1.5 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 4 & 0 \\
0 & 0 & 81
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
0 & 1 & 1.5 \\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix} A = L D L t = 1 − 2 1 0 1 1.5 0 0 1 1 0 0 0 4 0 0 0 81 1 0 0 − 2 1 0 1 1.5 1
M = ( 1 0 0 − 2 1 0 1 1.5 1 ) ( 1 0 0 0 4 0 0 0 81 ) 1 2 = ( 1 0 0 − 2 1 0 1 1.5 1 ) ( 1 0 0 0 2 0 0 0 9 ) = ( 1 0 0 − 2 2 0 1 3 9 ) M=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-2 & 1 & 0 \\
1 & 1.5 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 4 & 0 \\
0 & 0 & 81
\end{pmatrix}^{\frac{1}{2}}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-2 & 1 & 0 \\
1 & 1.5 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 2 & 0 \\
0 & 0 & 9
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-2 & 2 & 0 \\
1 & 3 & 9
\end{pmatrix} M = 1 − 2 1 0 1 1.5 0 0 1 1 0 0 0 4 0 0 0 81 2 1 = 1 − 2 1 0 1 1.5 0 0 1 1 0 0 0 2 0 0 0 9 = 1 − 2 1 0 2 3 0 0 9
A = M M t = ( 1 0 0 − 2 2 0 1 3 9 ) ( 1 − 2 1 0 2 3 0 0 9 ) A=MM^t=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-2 & 2 & 0 \\
1 & 3 & 9
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
0 & 2 & 3 \\
0 & 0 & 9
\end{pmatrix} A = M M t = 1 − 2 1 0 2 3 0 0 9 1 0 0 − 2 2 0 1 3 9
דרך ב': אלגוריתם הנלמד בתרגול
נמצא תחילה את m 11 m_{11} m 11 כך:
m 11 = ± k 11 − ∑ i = 1 1 − 1 m 1 j 2 = ± 1 − 0 = ± 1 m_{11}=\pm \sqrt{ k_{11}-\sum_{i=1}^{1-1} m_{1j}^2 }=\pm \sqrt{ 1-0}=\pm1 m 11 = ± k 11 − i = 1 ∑ 1 − 1 m 1 j 2 = ± 1 − 0 = ± 1
לפי הגדרת פירוק צ'ולסקי, אנו לוקחים את השורשים החיוביים ולכן: m 11 = 1 m_{11}=1 m 11 = 1 . כעת, נמצא את שאר השורה הראשונה של M M M :
m 21 = − 2 1 = − 2 m 31 = 1 1 = 1 m_{21}=\frac{\begin{gather}
-2
\end{gather}}{1}=-2 \qquad \qquad m_{31}=\frac{1}{1}=1 m 21 = 1 − 2 = − 2 m 31 = 1 1 = 1
כעת, נעבור לשורה השנייה:
m 22 = 8 − ∑ j = 1 1 m 2 j 2 = 8 − 4 = 2 m_{22}=\sqrt{ 8-\sum_{j=1}^{1} m_{2j}^2 }=\sqrt{ 8-4 }=2 m 22 = 8 − j = 1 ∑ 1 m 2 j 2 = 8 − 4 = 2
m 32 = 4 − m 21 m 31 2 = 4 − ( − 2 ) ( 1 ) 2 = 6 2 = 3 m_{32}=\frac{4-m_{21}m_{31}}{2}=\frac{4-(-2)(1)}{2}=\frac{6}{2}=3 m 32 = 2 4 − m 21 m 31 = 2 4 − ( − 2 ) ( 1 ) = 2 6 = 3
לבסוף, נבנה את האיבר האחרון:
m 33 = 91 − ∑ p = 1 2 m 3 p 2 = 91 − 1 2 − 3 2 = 91 − 10 = 81 = 9 m_{33}=\sqrt{ 91-\sum_{p=1}^{2} m_{3p}^2 }=\sqrt{ 91-1^2- 3^2 }=\sqrt{ 91-10 }=\sqrt{ 81 }=9 m 33 = 91 − p = 1 ∑ 2 m 3 p 2 = 91 − 1 2 − 3 2 = 91 − 10 = 81 = 9
לכן מתקיים: M = ( 1 0 0 − 2 2 0 1 3 9 ) M=\begin{pmatrix}1&0&0\\-2&2&0\\1&3&9\end{pmatrix} M = 1 − 2 1 0 2 3 0 0 9 ולכן:
A = M M t = ( 1 0 0 − 2 2 0 1 3 9 ) ( 1 − 2 1 0 2 3 0 0 9 ) A=MM^t=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-2 & 2 & 0 \\
1 & 3 & 9
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -2 & 1 \\
0 & 2 & 3 \\
0 & 0 & 9
\end{pmatrix} A = M M t = 1 − 2 1 0 2 3 0 0 9 1 0 0 − 2 2 0 1 3 9
תרגיל 4
תרגיל 5
נתונה המטריצה: A = ( 1 − 1 1 1 − 1 a − 1 1 1 − 1 a 1 1 1 1 a ) A=\begin{pmatrix}1&-1&1&1\\-1&a&-1&1\\1&-1&a&1\\1&1&1&a\end{pmatrix} A = 1 − 1 1 1 − 1 a − 1 1 1 − 1 a 1 1 1 1 a .
קבעו עבור אילו ערכים של a ∈ R a \in \mathbb{R} a ∈ R המטריצה A A A היא חיובית מוגדרת ומצאו D , L D,L D , L עבור פירוק A = L D L t A=LDL^t A = L D L t .
מטריצה תקרא חיובית מוגדרת אם לכל x ‾ ≠ 0 \underline{x}\neq 0 x = 0 מתקיים x ‾ t A x ‾ > 0 \underline{x}^tA\underline{x}>0 x t A x > 0 . יהי x ‾ = ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) \underline{x}=\begin{pmatrix}x_{1}\\x_{2}\\x_{3}\\x_{4}\end{pmatrix} x = x 1 x 2 x 3 x 4 . אזי:
x ‾ t A x ‾ = ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) ( 1 − 1 1 1 − 1 a − 1 1 1 − 1 a 1 1 1 1 a ) ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 − x 1 + a x 2 − x 3 + x 4 x 1 − x 2 + a x 3 + x 4 x 1 + x 2 + x 3 + a x 4 ) ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) = x 1 ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) + x 2 ( a x 2 − x 1 − x 3 + x 4 ) + x 3 ( x 1 − x 2 + a x 3 + x 4 ) + x 4 ( x 1 + x 2 + x 3 + a x 4 ) = x 1 2 − x 1 x 2 + x 1 x 3 + x 1 x 4 + a x 2 2 − x 1 x 2 − x 2 x 3 + x 2 x 4 + x 3 x 1 − x 2 x 3 + a x 3 2 + x 3 x 4 + x 4 x 1 + x 4 x 2 + x 4 x 3 + a x 4 2 = x 1 2 + a x 2 2 + a x 3 2 + a x 4 2 − 2 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 + 2 x 1 x 4 − 2 x 2 x 3 + 2 x 2 x 4 + 2 x 3 x 4 = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) 2 + ( a − 1 ) x 2 2 + ( a − 1 ) x 3 2 + ( a − 1 ) x 4 2 + 4 x 2 x 4 ונבדוק את הנ"ל בהמשך a ≠ 1 כעת נניח = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) 2 + ( a − 1 ) ( x 2 + 2 a − 1 x 4 ) 2 + ( ( a − 1 ) − 4 a − 1 ) x 4 2 \begin{align*}
\underline{x}^tA\underline{x}&=\begin{pmatrix}
x_{1} & x_{2} & x_{3} & x_{4}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1 \\
-1 & a & -1 & 1 \\
1 & -1 & a & 1 \\
1 & 1 & 1 & a
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3} \\
x_{4}
\end{pmatrix}\\
&= \begin{pmatrix}
x_{1}-x_{2}+x_{3}+x_{4} & -x_{1}+ax_{2}-x_{3}+x_{4} & x_{1}-x_{2}+ax_{3}+x_{4} & x_{1}+x_{2}+x_{3}+ax_{4}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3} \\
x_{4}
\end{pmatrix} \\
&=x_{1}(x_{1}-x_{2}+x_{3}+x_{4})+x_{2}(ax_{2}-x_{1}-x_{3}+x_{4})+x_{3}(x_{1}-x_{2}+ax_{3}+x_{4})+x_{4}(x_{1}+x_{2}+x_{3}+ax_{4}) \\
&=x_{1}^2-x_{1}x_{2}+x_{1}x_{3}+x_{1}x_{4}+ax_{2}^2-x_{1}x_{2}-x_{2}x_{3}+x_{2}x_{4}+x_{3}x_{1}-x_{2}x_{3}+ax_{3}^2+x_{3}x_{4}+x_{4}x_{1}+x_{4}x_{2}+ \\
&\quad\; x_{4}x_{3}+ax_{4}^2 \\
&=x_{1}^2+ax_{2}^2+ax_{3}^2+ax_{4}^2-2x_{1}x_{2}+2x_{1}x_{3}+2x_{1}x_{4}-2x_{2}x_{3}+2x_{2}x_{4}+2x_{3}x_{4} \\
&=(x_{1}-x_{2}+x_{3}+x_{4})^2+(a-1)x_{2}^2+(a-1)x_{3}^2+(a-1)x_{4}^2+4x_{2}x_{4} \quad \R{\text{ ונבדוק את הנ"ל בהמשך}}a\neq 1\R{\text{כעת נניח }} \\
&=(x_{1}-x_{2}+x_{3}+x_{4})^2+(a-1)\left( x_{2}+\frac{2}{a-1}x_{4} \right)^2+\left( (a-1)-\frac{4}{a-1} \right)x_{4}^2
\end{align*} x t A x = ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) 1 − 1 1 1 − 1 a − 1 1 1 − 1 a 1 1 1 1 a x 1 x 2 x 3 x 4 = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 − x 1 + a x 2 − x 3 + x 4 x 1 − x 2 + a x 3 + x 4 x 1 + x 2 + x 3 + a x 4 ) x 1 x 2 x 3 x 4 = x 1 ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) + x 2 ( a x 2 − x 1 − x 3 + x 4 ) + x 3 ( x 1 − x 2 + a x 3 + x 4 ) + x 4 ( x 1 + x 2 + x 3 + a x 4 ) = x 1 2 − x 1 x 2 + x 1 x 3 + x 1 x 4 + a x 2 2 − x 1 x 2 − x 2 x 3 + x 2 x 4 + x 3 x 1 − x 2 x 3 + a x 3 2 + x 3 x 4 + x 4 x 1 + x 4 x 2 + x 4 x 3 + a x 4 2 = x 1 2 + a x 2 2 + a x 3 2 + a x 4 2 − 2 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 + 2 x 1 x 4 − 2 x 2 x 3 + 2 x 2 x 4 + 2 x 3 x 4 = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) 2 + ( a − 1 ) x 2 2 + ( a − 1 ) x 3 2 + ( a − 1 ) x 4 2 + 4 x 2 x 4 ונבדוק את הנ"ל בהמשך a = 1 כעת נניח = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) 2 + ( a − 1 ) ( x 2 + a − 1 2 x 4 ) 2 + ( ( a − 1 ) − a − 1 4 ) x 4 2
כעת נבדוק מתי הביטוי הנ"ל גדול מאפס - נתחיל גדול או שווה ל-0 0 0 :
{ ( a − 1 ) ≥ 0 ⟹ a ≥ 1 a − 1 − 4 a − 1 ≥ 0 ⟹ a 2 − 2 a + 1 − 4 ≥ 0 ⟹ a 2 − 2 a − 3 ≥ 0 ⟹ a ≥ 3 \begin{cases}
(a-1) \geq 0 \implies a\geq 1 \\
a-1-\frac{4}{a-1}\geq 0 \implies a^2-2a+1-4\geq0\implies a^2-2a-3\geq 0 \implies a\geq 3
\end{cases} { ( a − 1 ) ≥ 0 ⟹ a ≥ 1 a − 1 − a − 1 4 ≥ 0 ⟹ a 2 − 2 a + 1 − 4 ≥ 0 ⟹ a 2 − 2 a − 3 ≥ 0 ⟹ a ≥ 3
כעת נדרוש כי הביטוי יהיה גדול מאפס ואז לכל a > 3 a>3 a > 3 נקבל כי המטריצה A A A חיובית מוגדרת. נבדוק את המקרה a = 1 a=1 a = 1 :
x ‾ t A x ‾ = ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) ( 1 − 1 1 1 − 1 1 − 1 1 1 − 1 1 1 1 1 1 1 ) ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) = x 1 2 + x 2 2 + x 3 2 + x 4 2 − 2 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 + 2 x 1 x 4 − 2 x 2 x 3 + 2 x 2 x 4 + 2 x 3 x 4 = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) 2 + 4 x 2 x 4 \begin{align*}
\underline{x}^tA\underline{x}&=\begin{pmatrix}
x_{1} & x_{2} & x_{3} & x_{4}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1 \\
-1 & 1 & -1 & 1 \\
1 & -1 & 1 & 1 \\
1 & 1 & 1 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3} \\
x_{4}
\end{pmatrix} \\
&=x_{1}^2+x_{2}^2+x_{3}^2+x_{4}^2-2x_{1}x_{2}+2x_{1}x_{3}+2x_{1}x_{4}-2x_{2}x_{3}+2x_{2}x_{4}+2x_{3}x_{4} \\
&=(x_{1}-x_{2}+x_{3}+x_{4})^2+4x_{2}x_{4}
\end{align*} x t A x = ( x 1 x 2 x 3 x 4 ) 1 − 1 1 1 − 1 1 − 1 1 1 − 1 1 1 1 1 1 1 x 1 x 2 x 3 x 4 = x 1 2 + x 2 2 + x 3 2 + x 4 2 − 2 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 + 2 x 1 x 4 − 2 x 2 x 3 + 2 x 2 x 4 + 2 x 3 x 4 = ( x 1 − x 2 + x 3 + x 4 ) 2 + 4 x 2 x 4
נראה שבמצב הזה יש וקטורים בהם לא נקבל כי x ‾ t A x ‾ > 0 \underline{x}^tA\underline{x}>0 x t A x > 0 ולכן, עבור a = 1 a=1 a = 1 נקבל כי A A A אינה חיובית מוגדרת.
לכן, מכיוון שהמטריצה סימטרית ולפי משפט, עבור כל a > 3 a>3 a > 3 מתקיים כי A A A ניתנת לפירוק L D L t LDL^t L D L t ללא פרמוטציות. נמצא פירוק זה ע"י אלגוריתם מציאת פירוק L U LU LU שראינו בשאלה 1:
( 1 − 1 1 1 ) = ( 1 0 0 0 ) ( u 11 u 12 u 13 u 14 0 u 22 u 23 u 24 0 0 u 33 u 34 0 0 0 u 44 ) = ( u 11 u 12 u 13 u 14 ) \begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{11} & u_{12} & u_{13} & u_{14} \\
0 & u_{22} & u_{23} & u_{24} \\
0 & 0 & u_{33} & u_{34} \\
0 & 0 & 0 & u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{11} & u_{12} & u_{13} & u_{14}
\end{pmatrix} ( 1 − 1 1 1 ) = ( 1 0 0 0 ) u 11 0 0 0 u 12 u 22 0 0 u 13 u 23 u 33 0 u 14 u 24 u 34 u 44 = ( u 11 u 12 u 13 u 14 )
u ‾ 1 = ( u 12 u 13 u 14 ) = ( − 1 1 1 ) \underline{u}_{1}=\begin{pmatrix}
u_{12} & u_{13} & u_{14}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
-1 & 1 & 1
\end{pmatrix} u 1 = ( u 12 u 13 u 14 ) = ( − 1 1 1 )
( 1 − 1 1 1 ) = ( 1 0 0 0 ℓ 21 1 0 0 ℓ 31 ℓ 32 1 0 ℓ 41 ℓ 42 ℓ 43 1 ) ( 1 − 1 1 1 ) = ( 1 ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41 ) \begin{pmatrix}
1 \\
-1 \\
1 \\
1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
\ell_{21} & 1 & 0 & 0 \\
\ell_{31} & \ell_{32} & 1 & 0 \\
\ell_{41} & \ell_{42} & \ell_{43} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 \\
\ell_{21} \\
\ell_{31} \\
\ell_{41}
\end{pmatrix} 1 − 1 1 1 = 1 ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41 0 1 ℓ 32 ℓ 42 0 0 1 ℓ 43 0 0 0 1 ( 1 − 1 1 1 ) = 1 ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41
ℓ ‾ 1 = ( ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41 ) = ( − 1 1 1 ) \underline{\ell}_{1}=\begin{pmatrix}
\ell_{21} \\
\ell_{31} \\
\ell_{41}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
-1 \\
1 \\
1
\end{pmatrix} ℓ 1 = ℓ 21 ℓ 31 ℓ 41 = − 1 1 1
נסמן: A 2 = ( a − 1 1 − 1 a 1 1 1 a ) , L 2 = ( 1 0 0 ℓ 32 1 0 ℓ 42 ℓ 43 1 ) , U 2 = ( u 22 u 23 u 24 0 u 33 u 34 0 0 u 44 ) A_{2}=\begin{pmatrix}a & -1 & 1\\-1 & a & 1\\1 & 1 & a\end{pmatrix},L_{2}=\begin{pmatrix}1 & 0 & 0\\ \ell_{32} & 1 & 0\\ \ell_{42} & \ell_{43} & 1\end{pmatrix},U_{2}=\begin{pmatrix}u_{22} & u_{23} & u_{24} \\ 0 & u_{33} & u_{34}\\ 0 & 0 & u_{44}\end{pmatrix} A 2 = a − 1 1 − 1 a 1 1 1 a , L 2 = 1 ℓ 32 ℓ 42 0 1 ℓ 43 0 0 1 , U 2 = u 22 0 0 u 23 u 33 0 u 24 u 34 u 44 ואז: A 2 − ℓ ‾ 1 u ‾ 1 = ( a − 1 0 2 0 a − 1 0 2 0 a − 1 ) A_{2}-\underline{\ell}_{1}\underline{u}_{1}=\begin{pmatrix}a-1 & 0 & 2\\0 & a-1 & 0\\2&0& a-1\end{pmatrix} A 2 − ℓ 1 u 1 = a − 1 0 2 0 a − 1 0 2 0 a − 1 .
( a − 1 0 2 ) = ( 1 0 0 ) ( u 22 u 23 u 24 0 u 33 u 34 0 0 u 44 ) = ( u 22 u 23 u 24 ) \begin{pmatrix}
a-1 & 0 & 2
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{22} & u_{23} & u_{24} \\
0 & u_{33} & u_{34} \\
0 & 0 & u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{22} & u_{23} & u_{24}
\end{pmatrix} ( a − 1 0 2 ) = ( 1 0 0 ) u 22 0 0 u 23 u 33 0 u 24 u 34 u 44 = ( u 22 u 23 u 24 )
u ‾ 2 = ( 0 2 ) \underline{u}_{2}=\begin{pmatrix}
0 & 2
\end{pmatrix} u 2 = ( 0 2 )
( a − 1 0 2 ) = ( 1 0 0 ℓ 32 1 0 ℓ 42 ℓ 43 1 ) ( a − 1 0 0 ) = ( 1 ( a − 1 ) ℓ 32 ( a − 1 ) ℓ 42 ) \begin{pmatrix}
a-1 \\
0 \\
2
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
\ell_{32} & 1 & 0 \\
\ell_{42} & \ell_{43} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
a-1 \\
0 \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 \\
(a-1)\ell_{32} \\
(a-1)\ell_{42}
\end{pmatrix} a − 1 0 2 = 1 ℓ 32 ℓ 42 0 1 ℓ 43 0 0 1 a − 1 0 0 = 1 ( a − 1 ) ℓ 32 ( a − 1 ) ℓ 42
ℓ ‾ 2 = ( ℓ 32 ℓ 42 ) = ( 0 2 a − 1 ) \underline{\ell}_{2}=\begin{pmatrix}
\ell_{32} \\
\ell_{42}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
0 \\
\frac{2}{a-1}
\end{pmatrix} ℓ 2 = ( ℓ 32 ℓ 42 ) = ( 0 a − 1 2 )
( 0 0 0 4 a − 1 ) \begin{pmatrix}
0 & 0 \\
0 & \frac{4}{a-1}
\end{pmatrix} ( 0 0 0 a − 1 4 )
נסמן: A 3 = ( a − 1 0 0 a − 1 ) , L 3 = ( 1 0 ℓ 43 1 ) , U 3 = ( u 33 u 34 0 u 44 ) A_{3}=\begin{pmatrix}a-1 & 0\\ 0 & a-1\end{pmatrix},L_{3}=\begin{pmatrix}1 & 0\\ \ell_{43} & 1\end{pmatrix},U_{3}=\begin{pmatrix}u_{33} & u_{34}\\ 0 & u_{44}\end{pmatrix} A 3 = ( a − 1 0 0 a − 1 ) , L 3 = ( 1 ℓ 43 0 1 ) , U 3 = ( u 33 0 u 34 u 44 ) ואז: A 3 − ℓ ‾ 2 u ‾ 2 = ( a − 1 0 0 a − 1 − 4 a − 1 ) A_{3}-\underline{\ell}_{2}\underline{u}_{2}=\begin{pmatrix}a-1 & 0\\ 0 & a-1-\frac{4}{a-1}\end{pmatrix} A 3 − ℓ 2 u 2 = ( a − 1 0 0 a − 1 − a − 1 4 )
( a − 1 0 ) = ( 1 0 ) ( u 33 u 34 0 u 44 ) = ( u 33 u 34 ) \begin{pmatrix}
a-1 & 0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{33} & u_{34} \\
0 & u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
u_{33} & u_{34}
\end{pmatrix} ( a − 1 0 ) = ( 1 0 ) ( u 33 0 u 34 u 44 ) = ( u 33 u 34 )
u ‾ 3 = ( 0 ) \underline{u}_{3}=\begin{pmatrix}
0
\end{pmatrix} u 3 = ( 0 )
( a − 1 0 ) = ( 1 0 ℓ 43 1 ) ( a − 1 0 ) = ( a − 1 ( a − 1 ) ℓ 43 ) \begin{pmatrix}
a-1 \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
\ell_{43} & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
a-1 \\
0
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
a-1 \\
(a-1)\ell_{43}
\end{pmatrix} ( a − 1 0 ) = ( 1 ℓ 43 0 1 ) ( a − 1 0 ) = ( a − 1 ( a − 1 ) ℓ 43 )
ℓ ‾ 3 = ( 0 ) \underline{\ell}_{3}=\begin{pmatrix}
0
\end{pmatrix} ℓ 3 = ( 0 )
נסמן: A 4 = ( a − 1 − 4 a − 1 ) , L 4 = ( 1 ) , U 4 = ( u 44 ) A_{4}=\begin{pmatrix}a-1-\frac{4}{a-1}\end{pmatrix},L_{4}=\begin{pmatrix}1\end{pmatrix},U_{4}=\begin{pmatrix}u_{44}\end{pmatrix} A 4 = ( a − 1 − a − 1 4 ) , L 4 = ( 1 ) , U 4 = ( u 44 ) ואז: A 4 − ℓ ‾ 3 u ‾ 3 = ( a − 1 − 4 a − 1 ) A_{4}-\underline{\ell}_{3}\underline{u}_{3}=\begin{pmatrix}a-1-\frac{4}{a-1}\end{pmatrix} A 4 − ℓ 3 u 3 = ( a − 1 − a − 1 4 ) .
( a − 1 − 4 a − 1 ) = ( 1 ) ( u 44 ) = ( a − 1 − 4 a − 1 ) \begin{pmatrix}
a-1-\frac{4}{a-1}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
u_{44}
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
a-1-\frac{4}{a-1}
\end{pmatrix} ( a − 1 − a − 1 4 ) = ( 1 ) ( u 44 ) = ( a − 1 − a − 1 4 )
ואז נקבל:
( 1 − 1 1 1 − 1 a − 1 1 1 − 1 a 1 1 1 1 a ) = A = L U = ( 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 2 a − 1 0 1 ) ( 1 − 1 1 1 0 a − 1 0 2 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 − 4 a − 1 ) \begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1 \\
-1 & a & -1 & 1 \\
1 & -1 & a & 1 \\
1 & 1 & 1 & a
\end{pmatrix}=A=LU=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 1 & 0 \\
1 & \frac{2}{a-1} & 0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1 \\
0 & a-1 & 0 & 2 \\
0 & 0 & a-1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & a-1-\frac{4}{a-1}
\end{pmatrix} 1 − 1 1 1 − 1 a − 1 1 1 − 1 a 1 1 1 1 a = A = LU = 1 − 1 1 1 0 1 0 a − 1 2 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 − 1 a − 1 0 0 1 0 a − 1 0 1 2 0 a − 1 − a − 1 4
בעזרת נימוקים זהים ומידיעת נכונות המשפט מההרצאה נוכל לפרק את L U LU LU לפירוק צ'ולסקי:
A = L U = L D L t = ( 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 2 a − 1 0 1 ) ( 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 − 4 a − 1 ) ( 1 − 1 1 1 0 1 0 2 a − 1 0 0 1 0 0 0 0 1 ) A=LU=LDL^{t}=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 1 & 0 \\
1 & \frac{2}{a-1} & 0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & a-1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & a-1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & a-1-\frac{4}{a-1}
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1 \\
0 & 1 & 0 & \frac{2}{a-1} \\
0 & 0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix} A = LU = L D L t = 1 − 1 1 1 0 1 0 a − 1 2 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 − a − 1 4 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 a − 1 2 0 1
a ≤ 3 a > 3 המטריצה אינה חיובית מוגדרת המטריצה חיובית מוגדרת X L = ( 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 2 a − 1 0 1 ) D = ( 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 − 4 a − 1 ) \begin{array}{|c|c|}
\hline a\leq 3 & a > 3 \\
\hline \R{\text{המטריצה אינה חיובית מוגדרת}} & \R{\text{המטריצה חיובית מוגדרת}} \\
\hline \mathrm{X} & \begin{matrix}
L=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 1 & 0 \\
1 & \frac{2}{a-1} & 0 & 1
\end{pmatrix}\qquad D=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & a-1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & a-1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & a-1-\frac{4}{a-1}
\end{pmatrix}
\end{matrix} \\
\hline
\end{array} a ≤ 3 המטריצה אינה חיובית מוגדרת X a > 3 המטריצה חיובית מוגדרת L = 1 − 1 1 1 0 1 0 a − 1 2 0 0 1 0 0 0 0 1 D = 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 0 0 0 0 a − 1 − a − 1 4
הוכח/הפרך: אם A = L D L t A=LDL^t A = L D L t כאשר L L L משולשת תחתונה בסיסית ו-D D D אלכסונית עם ערכים חיוביים אז לכל k ∈ N k \in \mathbb{N} k ∈ N מתקיים כי A k = L D k L t A^k=LD^kL^t A k = L D k L t .
הטענה אינה נכונה .
נביט בדוגמה הנגדית הבאה:
D = ( 1 0 0 1 ) L = ( 1 0 1 1 ) D=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
0 & 1
\end{pmatrix} \qquad \qquad L=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
1 & 1
\end{pmatrix} D = ( 1 0 0 1 ) L = ( 1 1 0 1 )
לכן יתקיים:
A = L D L t = ( 1 0 1 1 ) ( 1 0 0 1 ) ( 1 1 0 1 ) = ( 1 0 1 1 ) ( 1 1 0 1 ) = ( 1 1 1 2 ) A=LDL^t=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
1 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
0 & 1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
1 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
0 & 1
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
1 & 2
\end{pmatrix} A = L D L t = ( 1 1 0 1 ) ( 1 0 0 1 ) ( 1 0 1 1 ) = ( 1 1 0 1 ) ( 1 0 1 1 ) = ( 1 1 1 2 )
אך עבור k = 2 k=2 k = 2 מתקיים:
A 2 = ( L D L t ) ( L D L t ) = ( 1 1 1 2 ) ( 1 1 1 2 ) = ( 2 3 3 5 ) A^2=(LDL^t)(LDL^t)=\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
1 & 2
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
1 & 2
\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}
2 & 3 \\
3 & 5
\end{pmatrix} A 2 = ( L D L t ) ( L D L t ) = ( 1 1 1 2 ) ( 1 1 1 2 ) = ( 2 3 3 5 )
L D 2 L t = ( 1 0 1 1 ) ( 1 0 0 1 ) ( 1 1 0 1 ) = A ≠ A 2 LD^2L^t=\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
1 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 0 \\
0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 1 \\
0 & 1
\end{pmatrix}=A \neq A^2 L D 2 L t = ( 1 1 0 1 ) ( 1 0 0 1 ) ( 1 0 1 1 ) = A = A 2
ולכן, הטענה אינה נכונה.
נקבע a = 5 a=5 a = 5 . מצאו את ∣ A 2025 ∣ |A^{2025}| ∣ A 2025 ∣ .
נשתמש בפירוק שמצאנו בסעיף א' כך:
∣ A 2025 ∣ = ∣ ( L D L t ) 2025 ∣ = ∣ L D L t ∣ 2025 = ∣ ( 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 2 0 1 ) ( 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 3 ) ( 1 − 1 1 1 0 1 0 1 2 0 0 1 0 0 0 0 1 ) ∣ 2025 = ( ∣ 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 2 0 1 ∣ ∣ 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 3 ∣ ∣ 1 − 1 1 1 0 1 0 1 2 0 0 1 0 0 0 0 1 ∣ ) 2025 = 1 2025 ⋅ ∣ 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 3 ∣ 2025 ⋅ 1 2025 = 1 ⋅ ( 1 ⋅ 4 ⋅ 4 ⋅ 3 ) 2025 ⋅ 1 = 48 2025 \begin{align*}
|A^{2025}|&=\left| (LDL^t)^{2025} \right|=\left| LDL^t \right|^{2025}=\left| \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 1 & 0 \\
1 & \frac{1}{2} & 0 & 1
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 4 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 4 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 3
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
1 & -1 & 1 & 1 \\
0 & 1 & 0 & \frac{1}{2} \\
0 & 0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix} \right|^{2025} \\
&=\left(\begin{vmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 1 & 0 \\
1 & \frac{1}{2} & 0 & 1
\end{vmatrix}\begin{vmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 4 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 4 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 3
\end{vmatrix}\begin{vmatrix}
1 & -1 & 1 & 1 \\
0 & 1 & 0 & \frac{1}{2} \\
0 & 0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 1
\end{vmatrix}\right)^{2025}=1^{2025}\cdot\begin{vmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 4 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 4 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 3
\end{vmatrix}^{2025}\cdot1^{2025} \\ \\
&=1\cdot (1\cdot 4\cdot 4\cdot 3)^{2025}\cdot 1=48^{2025}
\end{align*} ∣ A 2025 ∣ = ( L D L t ) 2025 = L D L t 2025 = 1 − 1 1 1 0 1 0 2 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 3 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 2 1 0 1 2025 = 1 − 1 1 1 0 1 0 2 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 3 1 0 0 0 − 1 1 0 0 1 0 1 0 1 2 1 0 1 2025 = 1 2025 ⋅ 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 0 0 0 0 3 2025 ⋅ 1 2025 = 1 ⋅ ( 1 ⋅ 4 ⋅ 4 ⋅ 3 ) 2025 ⋅ 1 = 4 8 2025
תרגיל 6