next up previous contents
Next: Ortogonalizacja Gram-Schmidt'a Up: Dekompozycja QR (QR factorization) Previous: Dekompozycja QR (QR factorization)   Spis tresci

Refleksja Householdera

Metoda Householdera zwana również transformacją Householdera lub refleksją (odbiciem) Housoldera jest najczęściej używaną metodą dekompozycji QR. Kluczowym obiektem jest tutaj macierz oznaczona symbolicznie $ H$ - symetryczna i ortogonalna zwana macierzą Householdera. Jest to macierz przekształcenia wektora, które odbija go względem pewnej płaszczyzny. Macierz ma następującą postać:

$\displaystyle H=I-2xx^T$

gdzie $ I$ jest macierzą jednostkową oraz $ x$ jest znormalizowanym wektorem spełniającym równanie:

$\displaystyle \Vert x \Vert ^2 = x^Tx = 1$.

Użyta tutaj norma jest normą euklidesową czyli po prostu długościa wektora (jeśli jego współrzędne są rzeczywiste). Transformacja Householdera zeruje $ m-1$ ostatnich elementów w wektorze (kolumnie) poniżej pierwszego elementu:

$\displaystyle \left [ \begin{matrix}
v_1 \cr v_2 \cr \vdots \cr v_m
\end{matrix...
...ightarrow
\left [ \begin{matrix}
c \cr 0 \cr \vdots \cr 0
\end{matrix}\right ]
$

gdzie:

$\displaystyle c=\pm \vert v \vert = \pm \sqrt{\sum^m_{i=1}v_i^2}$.

Łatwo sprawdzić, że:

$\displaystyle x=f
\left [
\begin{matrix}
v_1-c \cr v_2 \cr \vdots \cr v_m
\end{matrix}\right ]$

gdzie:

$\displaystyle f=\frac{1}{\sqrt{2c(c-v_1)}}$.$\displaystyle $



Aby zastosować dekompozycję dla macierzy $ A=QR$ o wymiarach $ m \times n$ ($ m\geq
n$ ) kontruujemy macierz $ H^{(1)}$ o wymiarach $ m \times m$ by zamienić $ m-1$ ostatnich elementów pierwszej kolumny na zera. Podobnie skontruowana macierz $ G^{(2)}$ o wymiarach $ (m-1) \times (m-1)$ zamieni $ m-2$ elementów drugiej kolumny na zera. Za pomocą macierzy $ G^{(2)}$ tworzymy macierz $ m \times m$ :

$\displaystyle H^{(2)}=
\left [
\begin{matrix}
1 & 0 & \dots & 0 \crcr
0 \crcr
\vdots && G^{(2)} \crcr
0 \crcr
\end{matrix}\right ]$.

Po $ n$ takich ortogonalnych przekształceniach ($ n-1$ w przypadku, gdy $ m=n$ ) otrzymamy:

$\displaystyle R=H^{(n)}\dots H^{(2)}H^{(1)}A$.

R jest górną macierzą trójkątną; ortogonalną macierz Q otrzymamy z iloczynu:

$\displaystyle Q=H^{(1)}H^{(2)}\dots H^{(n)}$.

Z równości:

$\displaystyle A=QR=H^{(1)}H^{(2)}\dots H^{(n)}H^{(n)}\dots H^{(2)}H^{(1)}$

wyraźnie widać dlaczego metoda zwana jest też refleksją. W praktyce macierze $ H^{(i)}$ nigdy nie są jawnie liczone.


next up previous contents
Next: Ortogonalizacja Gram-Schmidt'a Up: Dekompozycja QR (QR factorization) Previous: Dekompozycja QR (QR factorization)   Spis tresci
2006-03-26