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LU and Cholesky Decompositions for Matrix Operations

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7 diapositives · 361 Views · Oct 29, 2019

Learn about LU and Cholesky Decompositions in matrix theory. Explore their applications, elementary row operations, and implications for nonsingular and symmetric matrices.

LU and Cholesky Decompositions for Matrix Operations - slide 1
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Transcription de la présentation
  1. LU Decomposition& Cholesky Decomposition 2018/10/30 You-Jia Sun

  2. LU Decomposition A is a n-by-n matrix A=LU L is lower triangular matrix; U is upper triangular matrix. A L U

  3. Elementary row operation • Row switching: Rowi<-> Rowj • Row multiplication: kRowi-> Rowi, where k ≠ 0 • Row substitution: Replace: Rowi - lRowj-> Rowi, where i ≠ j • The row calculation result, called U mtarix, is an upper matrix. • If all of the diagonal elements of U matrix is not zero, A is nonsingular matrix. U

  4. Elementary matrix Eij(i,j) = -lij • L is an unitriangular matrix and its elements below diagonal are -lij

  5. LDU decomposition A L U = * = * * D U L

  6. Cholesky Decomposition A = LLT = * = symmetric

  7. Change a vector of independent r.v. into dependent variables A random vector Z, satisfied cov(Z) = I We want to get vector X = (x1,…,xn)Tsatisfied cov(X) = ∑ By Cholesky Decomposition,∑ = LLT,X=LZ Cov(X) = cov(LZ) = Lcov(Z)LT=LLT= ∑