Уровень метода

Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы и её модификации

Материал из Алговики
Перейти к: навигация, поиск


Основные авторы описания: А.В.Фролов

1 Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы и её модификации

Треугольное разложение трёхдиагональной матрицы базируется на формулах треугольного разложения для матриц общего вида[1][2]. Обычно встречающиеся в прикладных задачах трёхдиагональные матрицы имеют свойство диагонального преобладания, поэтому не возникает необходимости в применении перестановок для повышения устойчивости разложения. Использование свойств, базирующихся, например, на формуле Бине-Коши в её приложении к минорам матриц[2]:

[math] A \begin{pmatrix} \alpha_{1} & \alpha_{2} & \cdots & \alpha_{k} \\ \beta_{1} & \beta_{2} & \cdots & \beta_{k} \\ \end{pmatrix} = \sum_{\begin{smallmatrix} \gamma_{1} \lt \gamma_{2} \lt \cdots \lt \gamma_{k} \end{smallmatrix}} L \begin{pmatrix} \alpha_{1} & \alpha_{2} & \cdots & \alpha_{k} \\ \gamma_{1} & \gamma_{2} & \cdots & \gamma_{k} \\ \end{pmatrix} U\begin{pmatrix} \gamma_{1} & \gamma_{2} & \cdots & \gamma_{k} \\ \beta_{1} & \beta_{2} & \cdots & \beta_{k} \\ \end{pmatrix} [/math]

для миноров произведения двух матриц, показывает[1], что для трёхдиагональной матрицы

[math] A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ a_{21} & a_{22} & a_{23}& \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & a_{32} & a_{33} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & a_{n-1 n-2} & a_{n-1 n-1} & a_{n-1 n} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & a_{n n-1} & a_{n n} \\ \end{bmatrix} [/math]

[math]LU[/math]-разложение будет содержать две двухдиагональные матрицы:

[math] L = \begin{bmatrix} l_{11} & 0 & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ l_{21} & l_{22} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & l_{32} & l_{33} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & l_{n-1 n-2} & l_{n-1 n-1} & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & l_{n n-1} & l_{n n} \\ \end{bmatrix}, U = \begin{bmatrix} u_{11} & u_{12} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & u_{22} & u_{23}& \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & u_{33} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & u_{n-1 n-1} & u_{n-1 n} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & 0 & u_{n n} \\ \end{bmatrix} [/math]

Поэтому формулы компактной схемы метода Гаусса и её модификаций существенно упрощаются.

1.1 [math]LU[/math]-разложение

1.1.1 Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы

Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы вычисляет такое [math]LU[/math]-разложение на две двухдиагональные матрицы, в котором у нижней двухдиагональной матрицы [math]L[/math] на диагонали стоят только единицы:

[math] L = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ l_{21} & 1 & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & l_{32} & 1 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & l_{n-1 n-2} & 1 & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & l_{n n-1} & 1 \\ \end{bmatrix} [/math]

Формулы метода следующие:

[math]u_{11} = a_{11}[/math]

[math]u_{i i+1} = a_{i i+1}[/math], [math]\quad i \in [1, n-1][/math]

[math]l_{i+1 i} = a_{i+1 i} / u_{i i} [/math], [math]\quad i \in [1, n-1] [/math]

[math]u_{ii} = a_{ii} - l_{i i-1} u_{i-1 i}[/math], [math]\quad i \in [2, n] [/math]

Подробно её свойства описаны на соответствующей странице. В неизменённом виде не подлежит распараллеливанию, алгоритм чисто последовательный.Существует и блочная версия разложения - для блочно-трёхдиагональных матриц. Компактная схема метода Гаусса легко подвергается модификации, в которой не в матрице [math]L[/math], а в матрице [math]U[/math] на диагонали только единицы. Это используется, например, в качестве части метода прогонки.

1.1.2 Алгоритм Стоуна для [math]LU[/math]-разложения трёхдиагональной матрицы

Алгоритм сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы является частью алгоритма Стоуна[3] для решения трёхдиагональных СЛАУ и является первым параллельным алгоритмом [math]LU[/math]-разложения трёхдиагональной матрицы. Математическая его основа - линейная рекуррентная формула для главных миноров раскладываемой матрицы. После записи этой рекуррентной формулы в матричном виде оказывается, что можно воспользоваться ассоциативностью операции перемножения матриц. Стоун использовал для распараллеливания схему сдваивания. Однако область устойчивости этого метода гораздо уже, чем у компактной схемы метода Гаусса, несмотря на то, что искомые матрицы - те же самые. Блочная схема метода для блочно-трёхдиагональных матриц не разрабатывалась, хотя теоретически и может существовать, из-за неустойчивости схемы.

Подробно свойства алгоритма Стоуна описаны на соответствующей странице.

1.1.3 Последовательно-параллельный алгоритм для [math]LU[/math]-разложения трёхдиагональной матрицы

Последовательно-параллельный алгоритм для LU-разложения трёхдиагональной матрицы разработан[4] для распараллеливания нахождения того же [math]LU[/math]-разложения трёхдиагональной матрицы, что получается из компактной схемы метода Гаусса. Как и метод Стоуна, использует ассоциативность умножения матриц, но использует также нормировку в последовательных ветвях вычислений, что даёт схеме большую область устойчивости, чем у схемы Стоуна. Для блочно-трёхдиагональных матриц существует блочная версия метода, для которой, однако, необходима невырожденность блоков не только на главной, но и на одной из побочных диагоналей матрицы.

1.2 [math]LDU[/math]-разложение

В случае, если существует [math]LU[/math]-разложение на две двухдиагональные матрицы, в котором нижняя двухдиагональная матрица [math]L[/math] имеет на главной диагонали только единицы, легко можно найти и [math]LDU[/math]-разложение, в котором и верхняя двухдиагональная матрица также имеет на главной диагонали только единицы:

[math] U = \begin{bmatrix} 1 & u_{12} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & 1 & u_{23}& \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & 1 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & 1 & u_{n-1 n} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} [/math]

Формулы видоизменённой компактной схемы метода Гаусса для нахождения этого разложения выглядят следующим образом:

[math]d_{11} = a_{11} [/math]

[math]u_{i i+1} = a_{i i+1} / d_{i i}, \quad i \in [1, n-1] [/math]

[math]l_{i+1 i} = a_{i+1 i} / d_{i i} , \quad i \in [1, n-1] [/math]

[math]d_{ii} = a_{ii} - l_{i i-1} a_{i-1 i}, \quad i \in [2, n] [/math]

Аналогично, добавлением делений можно видоизменить и формулы метода Стоуна и последовательно-параллельного метода разложения.

Получаемое разложение легче использовать для решения трёхдиагональных СЛАУ, поскольку в обоих подстановках деление не будет перемежаться с операциями умножения-сложения/вычитания.

2 Компактная схема треугольного разложения для трёхдиагональной эрмитовой матрицы и её модификации

Эрмитовость трёхдиагональной матрицы позволяет вычислять такое её разложение, которое можно хранить в меньшей памяти с учетом симметрии разложения.

2.1 [math]LL^*[/math]-разложение

Для вычисления [math]LL^*[/math]-разложения матрицы логично использовать метод Холецкого, формулы которого после коррекции будут адаптированы под трёхдиагональность исходной матрицы и двухдиагональность результата:

[math]l_{11} = \sqrt{a_{11}}, [/math]

[math]l_{i+1 i} = \frac{a_{i+1 i}}{l_{ii}}, \quad i \in [1, n-1], [/math]

[math]l_{ii} = \sqrt{a_{ii} - |l_{i i-1}|^2}, \quad i \in [2, n]. [/math]

Аналогичные изменения можно провести в методах Стоуна и последовательно-параллельного [math]LU[/math]-разложения. Однако на практике использование схемы с квадратными корнями для трёхдиагональных матриц не нужно, поскольку есть более быстрое [math]LDL^*[/math]-разложение.

2.2 [math]LDL^*[/math]-разложение

[math]LDL^*[/math]-разложение для трёхдиагональной эрмитовой матрицы - самое экономное из последовательных её разложений. Формулы разложения имеют вид:

[math]d_{11} = a_{11} [/math]

[math]l_{i+1 i} = a_{i+1 i} / d_{i i} , \quad i \in [1, n-1] [/math]

[math]d_{ii} = a_{ii} - l_{i i-1} a_{i i-1}^*, \quad i \in [2, n] [/math]

Аналогично, можно видоизменить и формулы метода Стоуна и последовательно-параллельного метода разложения. Как и для [math]LDU[/math]-разложения, при решении СЛАУ с трёхдиагональной матрицей с помощью [math]LDL^*[/math]-разложения легче решаются полученные двухдиагональные СЛАУ.

3 Разложения для трёхдиагональных матриц специального вида

Для некоторых матриц специального вида, получаемых из известных операторов математической физики, в том числе и для трёхдиагональных матриц, известны аналитические выражения для их характеристик, в том числе и значения главных миноров. Несмотря на это, широко распространено явление, когда исследователи, работающие с такими матрицами, вместо того, чтобы воспользоваться готовыми формулами разложений, применяют к ним вышеописанные методы, нерационально тратя компьютерное время.

Разложения для трёхдиагональных матриц специального вида можно найти на специальной отдельной странице.

4 Использование разложений

Обычно разложения трёхдиагональных матриц в произведение двухдиагональных (и, возможно, ещё одной диагональной) используют для решения СЛАУ с трёхдиагональной матрицей, полученной из какой-либо физической модели. Поэтому зачастую полезность того или иного метода разложения следует сравнивать не только с другими методами разложения трёхдиагональных матриц, но и с различными методами решения СЛАУ с такими матрицами, в том числе и не использующими такие разложения - например, такими, как метод циклической редукции или метод окаймления.

5 Литература

  1. 1,0 1,1 Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука, 1977.
  2. 2,0 2,1 Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984.
  3. Stone H.S. An Efficient Parallel Algorithm for the Solution of a Tridiagonal Linear System of Equations // J. ACM, Vol. 20, No. 1 (Jan. 1973), P. 27-38.
  4. А.В.Фролов. Ещё один метод распараллеливания прогонки с использованием ассоциативности операций // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (28-29 сентября 2015 г., г. Москва). – М.: Изд-во МГУ, 2015. с. 151-162