QR-Zerlegung mit GS |
18.01.2009, 14:28 | Bjoern1982 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
QR-Zerlegung mit GS ich bitte mal um Kontrolle für die QR-Zerlegung der folgenden Matrix mittels GS: Meine 3 orthonormierten Vektoren lauten: Also mit Wenn ich noch Zwischenschritte posten soll einfach melden Gruß Björn |
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18.01.2009, 14:32 | tigerbine | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
RE: QR-Zerlegung mit GS Das "schwierige" hier ist ja, wie u bestimmt werden. Da wäre eine Rechnung nett. |
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18.01.2009, 14:51 | Bjoern1982 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Hmm schade, ich dachte ich komme drum rum Aber hast schon Recht, das ist wohl das einzig "anspruchsvolle" gewesen an der Aufgabe, also hier folgt die Berechnung der zuerst nur zueinander orthogonalen Vektoren u1',u2' und u3': Die normierten Vektoren u1,u2 und u3 stehen dann oben - da wurde dann ja jeweils nur nurch den Betrag den Vektors dividiert. |
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18.01.2009, 14:57 | tigerbine | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
noch mal zu deinen Überlegungen. A ist ja nicht quadratisch. Q soll eine Orthogonale Matrix sein. Was bedeutet dass denn? Welche Zerlegung können wir hier also "nur" berechnen? |
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18.01.2009, 15:20 | Bjoern1982 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
weshalb man in A=QR durch Linksmultiplikation von nach R auflösen kann.
Nur QR und nicht LR oder was meinst du ? |
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18.01.2009, 15:25 | tigerbine | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Kann denn eine nichtquadratische Matrix regulär sein? Schau dir mal dein Q an. Bei LR hätten wir das gleiche Problem. Bei QR sollten dir 2 Begriffe noch einfallen. Gerade weil man sie ja bei nichtquadratischen Matrizen benutzt. |
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18.01.2009, 15:41 | Bjoern1982 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Ich mache erstmal eine Pause, ich sehe im Moment nur noch Matrizen vor meinen Augen Wahrscheinlich spielst du darauf an, dass Q ja nicht herkömmlich invertierbar ist und nur eine sogenannte Pseudoinverse existiert. Sollte ich dann da noch etwas in meine Lösung einfügen ? Bis nachher |
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18.01.2009, 15:44 | tigerbine | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Nein, das meine ich nicht. Ich meine die Begriffe "reduzierte" und "vollständige" QR-Zerlegung. |
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18.01.2009, 18:53 | tigerbine | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Wir haben hier A als 4x3 Matrix vorliegen. Für die reduzierte QR-Zerlegung gilt dann: Der Algorithmus setzt mit folgender Darstellung an: So bestimmt man nun nach und nach die Vektoren. Macht hier dann also:
Es stimmen die beiden Lösungen überein, aber dein Q ist nicht invertierbar. Es gilt aber, wegen den orthonormalen Spaltenvektoren Würde man das ganze mit Householder oder Givens machen, so sind die Spiegelungen bzw. Drehungen ja quadratische Matrizen. Der Algo liefert eine volle QR-Zerlegung
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19.01.2009, 17:40 | Bjoern1982 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Das war mir in der Tat noch gar nicht wirklich bekannt und ich habe einfach mal drauf los die Matrix Q so kreiiert analog wie ich es auch machen würde wenn es um das Diagonalisieren einer Matrix geht und dann eben mal ganz dreist durch A=QR mit dem gegebenen Q dann nach R aufgelöst Nach dem Algo wird R ja quasi parallel durch die jeweiligen q's und a's erzeugt. Dann sollte ich es besser so aufschreiben wie in deinen 3 Durchgängen oder ? |
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19.01.2009, 17:45 | tigerbine | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Ich weiß ja nicht wie ihr es in der Vorlesung aufgeschrieben habt. Der Algorithmus basiert ja schon auf dem Gram Schmidt verfahren, betrachtet halt eben gleich die Zerlegung. Wichtig(er) wäre es mir hier, mit dir die Begriffe volle und red. QR-Zerlegung zu klären. Denn die verschiedenen Alg. liefern ja verschiedenes, wie du siehst. (Vgl. nächste Aufgabe - wo ihr nur einen Schritt machen sollt) |
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20.01.2009, 05:18 | Bjoern1982 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||||||
Ich bin doch noch fündig geworden, denn im Skript selbst stand der Algo nicht, jedoch in einem Zusatz über die QR Zerlegung, der auf der Numerikseite hochgeladen wurde (siehe Anhang) Demnach wird für j aus {1,2,3} parallel immer jeweils die j-te Zeile der R-Matrix berechnet. |
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