Участник:AleksLevin/Алгоритм Ланцоша вычисления собственных значений симметричной матрицы для точной арифметики (без переортогонализации)

Основные авторы описания: Левин А.Д. (студент, кафедра вычислительных методов, 604 группа)

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Данный алгоритм появился в 1950 г. и носит имя венгерского физика и математика Корнелия Ланцоша (венг. Lánczos Kornél). Алгоритм Ланцоша относится к итерационным методам вычисления собственных значений для матриц столь больших порядков [math] n[/math], что к ним нельзя применить прямые методы из-за ограничений по времени и памяти.

Сам Ланцош указывал, что его метод предназначен для отыскания нескольких собственных векторов симметричных матриц, хотя к методу сразу было обращено внимание, как к способу приведения всей матрицы к трёхдиагональному виду. Двадцатью годами позже канадский математик Крис Пэж показал, что, несмотря на чувствительность к округлениям, алгоритм Ланцоша - эффективное средство вычисления некоторых [math]k[/math] собственных чисел и соответствующих им собственных векторов [1, c.276].

Алгоритм Ланцоша для вычисления собственных значений симметричной матрицы [math]A[/math] соединяет в себе метод Ланцоша для построения последовательности подпространств Крылова и ортонормированных векторов Ланцоша и процедуру Рэлея-Ритца получения оптимальных приближений собственных значений и соответствующих собственных векторов исходной матрицы [math]A[/math] [2, с.381].

В данной статье рассматривается вариант алгоритма Ланцоша, в котором опущено влияние ошибок округления на вычислительный процесс, хотя на практике этому посвящается отдельное внимание и существуют различные методы решения данной проблемы, такие как частичная или полная переортогонализация. Этим модифицированным методам посвящены отдельные статьи на данном ресурсе.

1.2 Математическое описание алгоритма

Для лучшего понимания описания, данного в этом пункте статьи, рекомендуется ознакомиться с параграфом 6.6 Методы Крыловского подпространства [2, с.313]. Здесь же дано краткое описание всех переменных, математических операций и необходимый теоретический минимум.

Алгоритм Ланцоша для вычисления [math]k[/math] собственных значений и собственных векторов вещественной симметричной матрицы [math]A=A^T[/math] в точной арифметике [2, с.381]:

[math] \begin{align} q_1 = & b/ \|b\|_2,\; \beta_0 = 0,\; q_0 = 0\\ for \; & j = 1 \; to \; k \\ & z = A\,q_j\\ & \alpha_j = q^T_j z\\ & z = z - \alpha_j q_j - \beta_{j-1}q_{j-1}\\ & \beta_j = \|z\|_2\\ & If \; (\beta_j == 0) \; then\; stop\; the\; algorithm \\ & \; q_{j+1} = z / \beta_j \\ & compute\; eigenvalues\; and \;eigenvectors\;of \;matrix \;\;T_j= Q^T_j A Q\;\;and\;estimate \;the\; errors\\ end \; & for \end{align} [/math]

В продемонстрированном выше алгоритме [math]b[/math] - заданный вещественный вектор. Также полагается известным алгоритм вычисления произведения матрицы [math]A[/math] на вектор [math]x[/math]. Введём матрицу Крылова, определяемую следующим соотношением: [math]K_j = [b,Ab,A^2b,...,A^{j-1}b][/math].

Далее, на практике, матрица [math]K[/math] заменяется матрицей [math]Q[/math], такой, что при любом числе [math]k[/math] линейные оболочки первых [math]k[/math] столбцов в [math]K[/math] и [math]Q[/math] являются одним и тем же подпространством [2, c.315]. Тогда матрица [math]Q[/math], в отличие от матрицы [math]K[/math], хорошо обусловлена и легко обратима. В результате получаем матрицу [math]Q_j = [q_1, q_2, \dots, q_j][/math] размерности [math]n\times j[/math], столбцы которой ортогональны, являются базисом подпространства Крылова и называются векторами Ланцоша.

В алгоритме Ланцоша вычислению подлежит столько первых столбцов в матрице [math]Q_j[/math], сколько необходимо для получения требуемого приближения к решению [math]A\,x\,=b\,\,(A\,x=\lambda \, x)[/math].

Получение нулевого [math]\beta_j[/math] в итерационном процессе - событие, желательное в том смысле, что оно свидетельствует о том, что найдено некоторое подпространство, являющееся в точности инвариантным. На практике же нулевое и близкие к нулю значения получаются редко [3, стр. 429].

Затем на каждом шаге цикла формируется симметричную трёхдиагональную матрицу [math]T_j = Q^T_j A Q[/math], к которой применяется процесс Рэлея-Ритца для поиска её собственных значений (на практике для поиска этих собственных значений можно использовать любой из специальных методов, изложенных в [3, [math]\S[/math] 8.4]). Эти собственные значения, они же числа Ритца, и полагаются приближёнными собственными значениями исходной матрицы [math]A[/math].

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро рассматриваемого алгоритма (наиболее ресурсно-затратная часть алгоритма) - формирование на каждом шаге цикла промежуточного вектора [math]z[/math], вычисляемого по формуле: [math]z = A\,q_j[/math]

1.4 Макроструктура алгоритма

Как уже было упомянуто в данной статье в описании алгоритма, рассматриваемый алгоритм состоит из двух последовательно выполненных алгоритмов: метод Ланцоша для построения последовательности подпространств Крылова и ортонормированных векторов Ланцоша и процедура Рэлея-Ритца получения оптимальных приближений собственных значений и соответствующих собственных векторов исходной матрицы.

В первой части алгоритма, где итерационно строятся Крыловское подпространство и трёхдиагональная матрица [math]T_j[/math], можно выделить следующие макрооперации:

• умножение матрицы на вектор (в свою очередь представляет собой умножение вектора на число и сложение векторов);
• вычисление нормы (скалярное произведение векторов + вычисление квадратного корня);
• скалярное произведение векторов;
• сложение векторов и их умножение на вещественные числа

Умножение матрицы на вектор - весьма дешевая и нетривиальная операция, если предполагать, что исходная матрица [math]A[/math] разреженная. Именно она подлежит оптимизации с использованием техник распараллеливания, поскольку она является вычислительным ядром алгоритма, а весь упомянутый процесс построения матрицы [math]T_j[/math] выполняется последовательно.

Вторая часть алгоритма - поиск собственных значений матрицы [math]T_j[/math], в нашем случае с помощью процедуры Рэлея-Ритца, может рассматриваться как отдельная макрооперация.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

С целью полностью не дублировать пункт [math]\mathbf{1.2}[/math] данной статьи, где представлен очень наглядный и доступный для понимания псевдокод алгоритма, постараемся лишь коротко просуммировать и обобщить весь перечень последовательных действий в рассматриваемом алгоритме.

В качестве входных данных имеем: вещественная симметричная матрица [math]A[/math] размера [math]n\times n[/math], известный вещественный вектор [math]b[/math] длины [math]n[/math] и число [math]k\lt n[/math].

Далее:

• Инициализируем вещественную константу [math]\beta_0[/math] и векторы [math]q_0[/math] и [math]q_1[/math]
• Итерационно для всех [math]j=\overline {1,k}[/math]:
  • Вычисляем вспомогательный вектор [math]z[/math], используя умножение матрицы на вектор
  • Вычисляем, используя скалярное произведение векторов, значение [math]\alpha_j[/math] - элемент на главной диагонали трёхдиагональной матрицы [math]T_j[/math]
  • Вычисляем по формуле новое значение и перезаписываем вектор [math]z[/math]
  • Вычисляем значение [math]\beta_j[/math] - элементы непосредственно над и под главной диагональю той же матрицы [math]T_j[/math]
  • Вычисляем с вектора [math]z[/math] очередной столбец матрицы [math]Q[/math], он же вектор Ланцоша : [math]\,\,q_{j+1}[/math]
  • Теперь, когда матрица [math]T_j[/math] сформирована на очередном шаге, находим её собственные значения и вектора, например с помощью процедуры Рэлея-Ритца (о используемых на практике методах нахождения подробнее было сказано ранее в математическом описании алгоритма)
  • Переходим на следующую итерацию: [math]j[/math]++

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Оценим количество операций и сложность последовательного алгоритма, изложенного в предыдущем пункте.

• Для вычисления вектора [math]z[/math] умножается матрица размера [math]n\times n[/math] на вектор длины [math]n[/math], и потребуется [math]n^2[/math] операций умножения и [math]n^2[/math] операций сложения.
• Умножение векторов [math]q^T_j[/math] и [math]z[/math] длины [math]n[/math] потребует [math]n[/math] операций умножения и [math]n[/math] операций сложения.
• При вычислении нового значения вектора [math]z[/math] поэлементное сложение двух векторов длины [math]n[/math] требует [math]n[/math] операций сложения.
• Умножение вектора длины [math]n[/math] на вещественное число требует [math]n[/math] операций умножения.
• Нахождение квадратичной нормы вектора [math]z[/math] длины [math]n[/math] требует [math]n[/math] умножений и [math]n[/math] сложений и ещё 1 операцию извлечения квадратного корня.
• Заключительное нахождение собственных значений и собственных векторов трёхдиагональной матрицы [math]T_j[/math] размера [math]k\times k[/math] с помощью QR-алгоритма потребует [math]O(k^3)[/math] операций.

Посчитаем теперь суммарное количество простейших операций на одной итерации алгоритма (без учёта записей в память):

• [math]n^2+5\,n[/math] операций умножения/деления
• [math]n^2+4\,n[/math] операций сложения/вычитания
• 1 операция извлечения квадратного корня
• [math]O(k^3)[/math] операций для поиска собственных значений и собственных векторов трёхдиагональной матрицы [math]T_j[/math]

Итого можно утверждать следующее:

Последовательная сложность одной итерации рассматриваемого алгоритма: [math]O(n ^ 2) + O(k ^ 3)[/math]
Суммарная сложность алгоритма ([math]k[/math] итераций): [math]O(k\,n ^ 2) + O(k ^ 4)[/math]

На практике же обычно рассматривается число [math]k\lt \lt n[/math], поэтому второе слагаемое можно опустить.

3 Литература

[1] Парлетт Б. - Симметричная проблема собственных значений. Численные методы //М.: Мир. - 1983. - С. 276-294

[2] James W. Demmel - Вычислительная линейная алгебра. Теория и приложения //Мир. - 2001. С. 381-391

[3] Голуб Дж., Ван Лоун Ч. - Матричные вычисления//М.: Мир. - 1999. - С. 426-436

[4] https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_вычисления_собственных_значений#.D0.9C.D0.B0.D1.82.D1.80.D0.B8.D1.86.D1.8B_.D0.A5.D0.B5.D1.81.D1.81.D0.B5.D0.BD.D0.B1.D0.B5.D1.80.D0.B3.D0.B0_.D0.B8_.D1.82.D1.80.D1.91.D1.85.D0.B4.D0.B8.D0.B3.D0.BE.D0.BD.D0.B0.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D1.8B.D0.B5_.D0.BC.D0.B0.D1.82.D1.80.D0.B8.D1.86.D1.8B