Matrix Computations-Cholesky Factorization
对称正定矩阵的若干性质
有下列性质:
- $A$ 是正定矩阵 $\Leftrightarrow$ $A$ 的所有顺序主子式均为正
- $A$ 是正定矩阵 $\Leftrightarrow$ $A$ 的所有主子式均为正
- $A$ 是正定矩阵 $\Leftrightarrow$ $A$ 的所有特征值均为正
- $A$ 是正定矩阵 $\Leftrightarrow$ 存在主对角元素全为正的三角矩阵 $R$ ,使得$A=RR^T$
- $A$ 是正定矩阵 $\Leftrightarrow$ 存在可逆矩阵 $C$ ,使得$A=C^TC$
- $A$ 是正定矩阵 $\Leftrightarrow$ $A$ 的所有主对角元素都是正数,且 $\max\limit {i\neq j}{|a{ij}|}<\max\limits i {a{ii}}$
Cholesky 分解定理
若矩阵 $A\in \mathbb{R}^{n\times n}$ 对称正定,则存在一个对角元均为正数的下三角矩阵 $L\in \mathbb{R}^{n\times n}$ ,使得
上式被称为Cholesky分解,其中 $L$ 被称为 $A$ 的 Cholesky因子。
平方根法分解
来自Chat GPT的四阶矩阵示例:
下面是一个四阶对称正定矩阵的Cholesky平方根法求解过程,目标是求解下三角矩阵 ($L$),使得 $A = LL^T$。
矩阵 (A)
考虑以下矩阵:
步骤 1:计算下三角矩阵 (L)
我们将下三角矩阵 (L) 表示为:
计算 (L) 的元素
计算$l_{11}$:
计算 $l_{21}$:
计算 $l_{31}$:
计算 $l_{41}$:
计算 $l_{22}$:
计算 $l_{32}$:
计算 $l_{42}$:
计算 $l_{33}$:
计算 $l_{43}$:
计算 $l_{44}$:
需要统一分母,计算后可以得到最终结果。
最终的下三角矩阵 (L)
经过上述计算,得到了矩阵 $L$的元素。最终矩阵 $L$ 形状为:
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