Уровень алгоритма

QR-алгоритм для хессенберговой матрицы, используемый в SCALAPACK

Материал из Алговики
Перейти к: навигация, поиск


QR-алгоритм для хессенберговой матрицы, используемый в SCALAPACK - вторая часть QR-алгоритма для квадратных несимметричных матриц, используемого в SCALAPACK[1].

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Суть QR-алгоритма заключается в итерационном приведении матрицы [math]A[/math] к некоторой унитарно подобной ей матрице [math]A_N[/math] при помощи QR-разложения. Матрица [math]A_N[/math] является правой верхней треугольной (или блочно треугольной) матрицей, а значит ее диагональ содержит собственные значения (в блочном случае собственные значения матрицы являются собственными значениями диагональных блоков). В силу подобия матриц [math]A[/math] и [math]A_N[/math] их наборы собственных значений совпадают. Таким образом, задача поиска собственных значений матрицы [math]A[/math] сводится к задаче выведения матрицы [math]A_N[/math] и поиска собственных значений для нее.

В описываемом алгоритме исходная матрица хессенбергова. Благодаря инвариантности хессенберговой формы к QR-алгоритму видно, что так как [math]A_0 = A[/math] имеет эту форму, то имеют её и все матрицы [math]A_k[/math].

1.2 Математическое описание

Известно[2], что произвольная квадратная матрица может быть представлена в виде произведения унитарной (в вещественном случае ортогональной) и верхней треугольной матриц. Такое разложение называется QR-разложением.

Пусть [math]A_0 = A[/math] — исходная матрица. Для [math]k = 0, 1, 2, \ldots[/math] выполняется QR-разложение:

  • [math]A_{k} = Q_kR_k[/math], где [math]Q_k[/math] — унитарная (ортогональная) матрица, [math]R_k[/math] — верхняя треугольная матрица, и затем найденные матрицы перемножаются в обратном порядке:
  • [math]A_{k+1} = R_kQ_k[/math].

Поскольку [math]A_{k+1} = R_kQ_k = Q_k^{*}A_{k}Q_k[/math], то матрицы [math]A_{k+1}[/math] и [math]A_k[/math] унитарно подобны для любого [math]k[/math]. Поэтому матрицы [math]A_1, A_2, \ldots[/math] унитарно подобны исходной матрице [math]A[/math] и имеют те же собственные значения.

Существуют доказательства[2] сходимости получающихся матриц к клеточной правой треугольной матрице с диагональными клетками, размеры которых зависят от размеров канонических ящиков Жордана исходной матрицы. Таким образом, проблема собственных значений матрицы сводится к проблемам собственных значений матриц меньшего размера.

1.2.1 Особенности вещественного варианта QR-алгоритма

Если вещественная матрица [math]A[/math] имеет различные вещественные собственные значения, то QR-алгоритм сходится к матрице с верхней треугольной формой, на диагонали которой находятся собственные значения. Однако вещественная матрица может иметь комплексные собственные значения, и тогда алгоритм будет сходиться не к верхней треугольной матрице, а к блочной верхней треугольной матрице, которая на диагонали содержит блоки 1-го и 2-го порядка[3]. Блоки 1-го порядка будут содержать различные вещественные собственные значения, блоки 2-го порядка соответствуют парам комплексных сопряженных собственных значений[4].

[math]A_N= \begin{bmatrix} \blacksquare& \bullet& \bullet& \cdots& \cdots& \cdots& \cdots& \cdots& \bullet\\ 0& \blacksquare& \blacksquare& \bullet& \ddots& \ddots& \ddots& \ddots& \vdots\\ 0& \blacksquare& \blacksquare& \bullet& \bullet& \ddots& \ddots& \ddots& \vdots\\ \vdots& 0& 0& \blacksquare& \bullet& \bullet& \ddots& \ddots& \vdots\\ \vdots& \ddots& 0& 0& \blacksquare& \bullet& \bullet& \ddots& \vdots\\ \vdots& \ddots& \ddots& 0& 0& \blacksquare& \blacksquare& \ddots& \vdots\\ \vdots& \ddots& \ddots& \ddots& 0& \blacksquare& \blacksquare& \ddots& \bullet\\ \vdots& \ddots& \ddots& \ddots& \ddots& \ddots& \ddots& \ddots& \bullet\\ 0& \cdots& \cdots& \cdots& \cdots& \cdots& 0& 0& \blacksquare \end{bmatrix}[/math].

1.2.2 Приёмы ускорения сходимости, используемые в алгоритме

1.2.2.1 Одновременная обработка диагональных блоков и дефляция

Известно, что в случае, если хессенбергова матрица содержит на нижней кодиагонали только ненулевые элементы, то все кратные собственные значения будут соответствовать одному ящику Жордана[2]. Это означает, что каждое собственное значение с геометрической кратностью выше 1 даст после точного приведения матрицы к хессенбергову виду нули на нижней кодиагонали, что сразу даёт возможность параллельно работать с несколькими диагональными блоками. Эта возможность используется в описываемом алгоритме.

После того, как в процессе итераций под диагональю какой-либо элемент становится менее порогового значения, его можно считать равным нулю, в чём и заключается суть приёма, называемого дефляцией. Это даёт возможность применить дальнейшее разделение диагональных блоков матрицы, соседствующих с ним, и раздельное вычисление их собственных чисел.

1.2.2.2 Сдвиги QR-алгоритма

QR-алгоритм со сдвигами позволяет сократить количество итераций, необходимых для сходимости[5]. Пусть у нас есть матрица [math]A_k[/math], тогда процесс перехода к матрице [math]A_{k+1}[/math] выглядит следующим образом:

Рисунок 1. Область действия стартового шага (формирование [math]1[/math]го выступа) итерации, состоящей из левого преобразования Хаусхолдера, меняющего 3 строки, и правого преобразования Хаусхолдера, меняющего 3 столбца матрицы.
  • На каждом шаге подбирается число [math]\nu_k[/math] и ищется следующее QR-разложение: [math]A_k-\nu_kE=Q_kR_k[/math].
  • Вычисляется матрица [math]A_{k+1}[/math]: [math]A_{k+1} = R_kQ_k+\nu_kE[/math].

При этом сохраняется свойство подобия матриц [math]A_k[/math] и [math]A_{k+1}[/math]: [math]A_{k+1} = R_kQ_k+\nu_kE = Q_{k}^{T}Q_kR_kQ_k+\nu_kE =[/math] [math]= Q_{k}^{T}(A_k-\nu_kE)Q_k+\nu_kE = Q_{k}^{T}A_kQ_k-Q_{k}^{T}(\nu_kE)Q_k+\nu_kE = Q_{k}^{T}A_kQ_k-\nu_kE+\nu_kE = Q_{k}^{T}A_kQ_k[/math].

Рисунок 2. Область действия шага (вытеснение [math]i[/math]го выступа) итерации, состоящей из левого преобразования Хаусхолдера, меняющего 3 строки, и правого преобразования Хаусхолдера, меняющего 3 столбца матрицы.

Подбор параметра [math]\nu_k[/math] в пакете SCALAPACK осуществляется в зависимости от элементов матрицы [math]A_k[/math]. При алгоритме подбора параметров, известном, как правило Фрэнсиса[3], в качестве сдвигов выбираются для каждого из диагональных блоков собственные значения их нижних правых клеток размером 2х2, и среднее количество итераций для большинства матриц получается порядка 2 на одно собственное значение. Существуют, однако, матрицы, для которых правило Фрэнсиса не даёт сходимости, поэтому если по истечении 10 итераций с обычными сдвигами не получилось сходимости, для такого диагонального блока применяют так называемые "особые сдвиги".

Рисунок 3. Область действия последнего шага (вытеснение [math]n-2[/math]го выступа) итерации, состоящей из левого преобразования Хаусхолдера, меняющего 2 строки, и правого преобразования Хаусхолдера, меняющего 2 столбца матрицы.

1.2.2.3 Неявное выполнение сдвигов

Чтобы не выполнять итерации в комплексной арифметике, выполняют т.н. неявный двойной сдвиг, давно описанный в литературе[2][3]. При этом используются двусторонние подобные операции Хаусхолдера (отражения) 3го порядка. На первом шаге итерации формируют у хессенберговой формы выступ размера 2х2, а на последующих шагах с их же помощью выступ вытесняют вправо вниз. На последнем шаге выступ размера 1х1.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Основная часть алгоритма состоит из выполняемых над диагональными блоками, оставшимися с размерами более, чем 2, очередной итерации. При этом очередная итерация состоит из вычисления и применения к блоку двусторонних подобных преобразований Хаусхолдера (отражения) размерности 3 (последнее - размерности 2), выполняемыми для стартового создания выступа 2х2 и затем для его вытеснения.

1.4 Макроструктура алгоритма

На макроуровне алгоритм состоит из последовательности отдельных итераций. На каждой итерации одна и та же пошаговая процедура формирования и затем вытеснения выступа проводится независимо над разными диагональными блоками, которые разделены в "текущей" матрице нулями на кодиагонали. При этом непосредственно при вытеснении выступа в каждом блоке очередные новые кодиагональные элементы над вытесненным выступом могут быть сразу проверены на их малость, и при выполнении критерия малости к ним применяется процедура дефляции.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

3 Литература

  1. http://www.netlib.org/scalapack/slug/node63.html#SECTION04335100000000000000
  2. 2,0 2,1 2,2 2,3 Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука, 1977.
  3. 3,0 3,1 3,2 Деммель Д. Вычислительная линейная алгебра. – 2001. - С.261-264.
  4. R. Granat, Bo Kagstrom, D. Kressner "LAPACK Working Note #216: A novel parallel QR algorithm for hybrid distributed memory HPC systems".
  5. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков. Г.М. "Численные методы"— 6-е изд. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. — 636 с.