Участник:Kozlov Vladimir/Алгоритм Ланцоша для арифметики с плавающей точкой с полной переортогонализацией

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Ланцоша — это итерационный алгоритм поиска [math]k[/math] приближённых собственных значений симметричной вещественной матрицы [math]A[/math] размера [math]n \times n[/math]. Алгоритм применяется, когда матрица [math]A[/math] слишком велика, чтобы к ней можно было применять точные прямые методы вычисления собственных значений. Алгоритм метод Рэлея — Ритца поиска приближённых собственных значений и метод Ланцоша построения крыловского подпространства.

Метод Рэлея — Ритца является методом поиска [math]k[/math] приближённых собственных значений симметричной вещественной матрицы [math]A[/math] размера [math]n \times n[/math]. Если [math]Q = [Q_k, Q_u][/math] — ортонормированная матрица размера [math]n \times n[/math], [math]Q_k[/math] имеет размер [math]n \times k[/math], [math]Q_u[/math] имеет размер [math]n \times n - k[/math], то можно записать равенство

[math]T = Q^T A Q = [Q_k, Q_u]^T A [Q_k, Q_u] = \left[ \begin{array}{cc} Q_k^T A Q_k & Q_k^T A Q_u\\ Q_u^T A Q_k & Q_u^T A Q_u \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} T_{k} & T_{ku}^T\\ T_{ku} & T_{u} \end{array} \right].[/math]

Метод Рэлея — Ритца заключается в том, что собственные значения матрицы [math]T_k = Q_k^T A Q_k[/math] объявляются приближёнными собственными значениями матрицы [math]A[/math]. Такое приближение является в некотором смысле «наилучшим»: можно показать, что если [math]T_k = V \Lambda V^{-1}[/math] — спектральное разложение [math]T_k[/math], то пара [math](Q_k V, \Lambda)[/math] минимизирует функционал [math]L(P_k, D) = \Vert A P_k - P_k D \Vert_2[/math], причём [math]L(Q_k V, \Lambda) = \Vert T_{ku} \Vert_2[/math], то есть [math]A \approx (Q_k V) \Lambda (Q_k V)^{-1}[/math] — приближённое спектральное разложение матрицы [math]A[/math]. Из этого также видно, что метод Рэлея — Ритца позволяет получать приближения для собственных векторов матрицы [math]A[/math]. Более того, можно показать, что собственные значения [math]T[/math] отличаются от некоторых собственных значений [math]A[/math] не более чем на [math]\Vert T_{ku} \Vert_2[/math]. Метод Ланцоша — это метод построения матрицы [math]Q[/math], при использовании которого, во-первых, матрица [math]T[/math] оказывается симметричной трёхдиагональной, во-вторых, столбцы [math]Q[/math] и [math]T[/math] вычисляются последовательно.

В теории в методе Ланцоша для вычисления каждого следующего столбца [math]q_{j + 1}[/math] матрицы [math]Q[/math] достаточно знать только [math]q_{j - 1}[/math] и [math]q_{j}[/math] в силу трёхдиагональности матрицы [math]T[/math]. На практике из-за ошибок округления, если не предпринимать специальных мер, набор векторов [math]q_{1}, \dots, q_{k}[/math] перестаёт быть ортогональным. Для борьбы с этим явлением на каждом шаге метода Ланцоша приходится выполнять так называемую переортогонализацию — повторно запускать процесс ортогонализации Грама-Шмидта.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные: симметрическая матрица [math]A[/math] — матрица, для которой будут вычисляться собственные значения, вектор [math]b[/math] — начальное приближение для метода Ланцоша.

Формулы метода:

[math] \begin{array}{l} q_1 = b / \Vert b \Vert_2, \beta_0 = 0, q_0 = 0\\ j = \overline{1, k}:\\ \quad z_j = A q_j \\ \quad \alpha_j = q_j^T A q_j = q_j^T z_j \\ \quad z_j' = z_j - \sum_{i=1}^j (z_j^T q_i) q_i \\ \quad z_j'' = z_j' - \sum_{i=1}^j (z_j'^T q_i) q_i\\ \quad \beta_j = \Vert z_j'' \Vert_2\\ \quad q_{j+1} = z_j'' / \Vert z_j'' \Vert_2 = z_j''/\beta_j \end{array}[/math]

Вычисление [math]z_j', z_j''[/math] — это полная переортогонализация [math]z_j[/math] методом Грама — Шмидта. Двойной запуск практически гарантирует, что [math]z_j''[/math] будет ортогонален [math]q_1, \dots, q_j[/math].