线性代数 4.系数矩阵A的LU分解

本系列的第2节中讲到,系数矩阵 \(A\) 经过消元法变成了 \(U\) 。本节我们将重点研究系数矩阵的分解,即消元矩阵的乘法 \(A=LU\) ,以这种总的思路来审视高斯消元法。

1.考虑例子

\(2\)维矩阵\( A=\begin{bmatrix}2&1\\8&7 \end{bmatrix} \),用初等矩阵进行行变换
$$ \begin{align} E_{21} \qquad \qquad A &= U\\ \begin{bmatrix}1&0\\-4&1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix}2&1\\8&7 \end{bmatrix}&=\begin{bmatrix} 2&1\\0&3 \end{bmatrix}
\end{align}
$$
如果要求的形式为 \(A=LU\)
$$ \begin{align} A &=L\qquad \qquad U\\ \begin{bmatrix}2&1\\8&7 \end{bmatrix}&= \qquad \qquad \begin{bmatrix} 2&1\\0&3 \end{bmatrix}
\end{align}
$$
那么,\(L\) 就是 \(E_{21} \) 的逆阵,\( L=E_{21}^{-1}=\begin{bmatrix}1&0\\4&1 \end{bmatrix} \)
\(A=LU\) ,这里 \(L\) 表示下三角阵,\(U\) 表示上三角阵。
我们可以进一步把主元分离出来,得到
$$ \begin{align}
A &=L\qquad \qquad U\\
\begin{bmatrix}2&1\\8&7 \end{bmatrix}&=\begin{bmatrix}1&0\\4&1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2&1\\0&3 \end{bmatrix}\\
\\
A &=L\qquad \qquad D \qquad \qquad U\\
\begin{bmatrix}2&1\\8&7 \end{bmatrix}&=\begin{bmatrix}1&0\\4&1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2&0\\0&3 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 1&\frac 12\\0&1 \end{bmatrix}
\end{align}
$$
两边各 \(1\) 个三角阵,中间 \(1\) 个对角阵。
\(3\)维的例子(假设没有行互换):
$$ \begin{align}
E_{32}E_{31}E_{21}A &= U\\
A &= E_{21}^{-1}E_{31}^{-1}E_{32}^{-1} U\\
A &=LU
\end{align}
$$
可见,对于 \(A=LU\) ,如果不存在行互换,消元乘数可以直接综合成 \(L\)
这样,以矩阵的形式来看待消元的过程,可以对消元进行更深刻的认识。

2.置换(Permutations)

置换矩阵可以用来进行行互换

\(3\) 维的例子,互换单位阵两行的情况:(\(6\)种)
\( \begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}1&0&0\\0&0&1\\0&1&0 \end{bmatrix},
\begin{bmatrix}0&1&0\\0&0&1\\1&0&0 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}0&0&1\\1&0&0\\0&1&0 \end{bmatrix},
\)
这 \(6\) 个矩阵构成的矩阵群中
两两相乘,结果还是在这 \(6\) 个之中,因为是进行的行互换;
它们各自的逆阵,也在这 \(6\) 个之中,因为也是进行的行互换,换回单位阵

\(4\)维情况下,将有 \(24\) 种置换阵,

更多维的情况,同理可得出相应的结果。

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