Участник:Davletshuna Alexandra/Метод Якоби вычисления сингулярных чисел и векторов

Метод Якоби вычисления сингулярных чисел и векторов
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(n^3)[/math]
Объём входных данных	[math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Объём выходных данных	[math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math][/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math][/math]

Авторы статьи: Давлетшина Александра (группа 619), Зайцева Александра (группа 601)

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Сингулярным разложением называется разложение прямоугольной вещественной или комплексной матрицы, имеющее широкое применение, в силу своей наглядной геометрической интерпретации, при решении многих прикладных задач. Сингулярное разложение матрицы А позволяет вычислять сингулярные числа данной матрицы, а также, левые и правые сингулярные векторы матрицы А:

• левые сингулярные векторы матрицы А — это собственные векторы матрицы [math]AA^*[/math];

• правые сингулярные векторы матрицы A — это собственные векторы матрицы [math]A^*A[/math].

Из многочисленных разложений матриц, наиболее удобным является сингулярное разложение матрицы в виде: [math]A=U\Sigma V^*[/math], где [math]U, V[/math] – унитарные матрицы, а [math]\Sigma[/math] – диагональная матрица с вещественными положительными числами на диагонали .

Диагональные элементы матрицы [math]\Sigma[/math] называются сингулярными числами матрицы [math]A[/math], а столбцы матриц [math]U,V[/math] левыми и правыми сингулярными векторами соответственно.

Алгоритм Якоби сингулярного разложения матрицы был предложен одним из первых в 1846 году. Он приводит прямоугольную матрицу к диагональной матрице с помощью последовательности элементарных вращений. Метод может найти все сингулярные значения с очень высокой точностью. Однако его производительность является довольно низкой, в сравнении с конкурирующими методами.

Неявный метод Якоби математически эквивалентен применению метода Якоби вычисления собственных значений к матрице [math]A = G^TG[/math]. Это значит, что на каждом шаге вычисляется вращение Якоби [math]J[/math], с помощью которого матрица [math]G^TG[/math] неявно пересчитывется в [math]J^TG^TGJ[/math]; вращение выбрано так, чтобы пара внедиагональных элементов из [math]G^TG[/math] обратилась в нули в матрице [math]J^TG^TGJ[/math]. При этом ни [math]G^TG[/math], ни [math]J^TG^TGJ[/math] не вычисляются в явном виде; вместо них вычисляется матрица [math]GJ[/math]. Поэтому алгоритм называется методом односторонних вращений.

2 Программная реализация алгоритма

2.2 Существующие реализации алгоритма

Метод Якоби нахождения сингулярных значений и векторов реализован в пакете LAPACK. В связи с тем, что алгоритм считается медленным, он не включен во многие известные пакеты.

3 Литература

1. Дж. Деммель Вычислительная линейная алгебра. Изд. Мир, 2001.