Участник:Danyanya/Алгоритм Ланцоша для точной арифметики (без переортогонализации)

Алгоритм Ланцоша для точной арифметики (без переортогонализации)

Основные авторы описания: Д.Р.Слюсарь

Свойства и структура алгоритма

Общее описание алгоритма

Алгоритм Ланцоша поиска собственных значений был опубликован Корнелием Ланцошем в 1950 году [1]. Этот итерационный алгоритм применим только к эрмитовым матрицам [math]\displaystyle{ A }[/math]. Метод позволяет за [math]\displaystyle{ k }[/math] итераций вычислять [math]\displaystyle{ k }[/math]-ое приближение собственных значений и собственных векторов исходной матрицы [math]\displaystyle{ A }[/math].

В данной статье рассмотрен упрощенный вариант алгоритма Ланцоша, подразумевающие отсутствие влияния ошибок округления на вычислительный процесс.

На вход алгоритма подается эрмитова матрица [math]\displaystyle{ A = A^\dagger }[/math] (в вещественном случае - симметрическая) ,

[math]\displaystyle{ A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \cdots & a_{1\ n-1} & a_{1\ n} \\ a_{12} & a_{22} & a_{23} & \cdots & a_{2\ n-1} & a_{2\ n} \\ a_{13} & a_{23} & a_{33} & \cdots & a_{3\ n-1} & a_{3\ n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & \vdots \\ a_{1\ n-1} & \cdots & \cdots & a_{n-2\ n-1} & a_{n-1\ n-1} & a_{n-1\ n} \\ a_{1\ n} & \cdots & \cdots & a_{n-2\ n} & a_{n-1\ n} & a_{n\ n} \\ \end{pmatrix} }[/math]

Алгоритм Ланцоша соединяет в себя метод Ланцоша построения крыловского подпространства с процедурой Релея-Ритца. Иными словами, из оргонормированных векторов Ланцоша [??] на каждой итерации строится матрица [math]\displaystyle{ Q_k = [q_1, q_2, \dots, q_k] }[/math] размерности [math]\displaystyle{ n \times k }[/math]. В качестве приближенных собственных значений матрицы [math]\displaystyle{ A }[/math] берутся числа Ритца, т.е. собственные значения симметричной трехдиагональной матрицы [math]\displaystyle{ T_k = Q^T_k A Q }[/math].

[math]\displaystyle{ T_k = \begin{pmatrix} \alpha_1 & \beta_1 & 0 & \dots & 0 \\ \beta_1 & \alpha_2 & \beta_2 & \dots & 0 \\ 0 & \beta_2 & \ddots & \ddots & \vdots \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \beta_{k-1} \\ 0 & \dots & \dots & \beta_{k-1} & \alpha_k \end{pmatrix} }[/math]

Данный алгоритм является неустойчивым, вследствие чего на практике применяется модифицированный алгоритм Ланцоша с полной переортогонализацией.

Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительным ядром на каждой итерации является вычисление произведения исходной матрицы [math]\displaystyle{ A }[/math] на вектор [math]\displaystyle{ q_i }[/math] с предыдущей итерации

[math]\displaystyle{ z = Aq_i }[/math]

Схема реализации последовательного алгоритма

Исходные данные: симметричная матрица [math]\displaystyle{ A }[/math], случайный вектор [math]\displaystyle{ b }[/math].

Вычисляемые данные: собственные вектора матрицы [math]\displaystyle{ T_k }[/math] являющиеся столбцами матрицы [math]\displaystyle{ Q_k V }[/math], и матрица собственных значений [math]\displaystyle{ \Lambda }[/math], где [math]\displaystyle{ V, \Lambda }[/math] из спектрального разложения [math]\displaystyle{ T_k = V\Lambda V^T }[/math].

Алгоритм на псевдокоде:

[math]\displaystyle{ \begin{align} q_1 = & \frac{b}{\|b\|_2},\; \beta_0 = 0,\; q_0 = 0\\ for \; & i = 1 \; to \; k \\ & z = Aq_i\\ & \alpha_i = q^T_i z\\ & z = z - \alpha_i q_i - \beta_{i-1}q_{i-1}\\ & \beta_i = \|z\|_2\\ & if \; \beta_i == 0 \; then \; break\\ & q_{i+1} = \frac{z}{\beta_i}\\ end \; & for \end{align} }[/math]

Затем вычислить собственные значения и собственные вектора матрицы [math]\displaystyle{ T_k }[/math]

Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: симметричная вещественная матрица [math]\displaystyle{ A }[/math], случайный вектор [math]\displaystyle{ b }[/math], число итераций [math]\displaystyle{ k }[/math]

Объём входных данных: [math]\displaystyle{ n * (n + 1) + 1 }[/math]

Выходные данные: вектор собственных значений [math]\displaystyle{ \Lambda }[/math], матрица [math]\displaystyle{ E }[/math] ( элементы [math]\displaystyle{ e_{pq} }[/math] )

Объём выходных данных: [math]\displaystyle{ k * (n + 1) }[/math]

Программная реализация алгоритма

Существующие реализации алгоритма

1. The IETL Project [2]

2. MatLab

Литература

1. Алгоритм Ланцоша (Википедия) [3]

2. Деммель Д. Вычислительная линейная алгебра/Пер. с англ. ХД Икрамова. – 2001.