YaChudo

Розклад Холецького

Переглядів: 0. Оновлено 10.10.2026.

Розклад Холецького — представлення симетричної додатноозначеної матриці у вигляді   A = L L T , {\displaystyle \ A=LL^{T},} де   L {\displaystyle \ L} — нижня трикутна матриця з додатніми елементами на діагоналі.

Для симетричних матриць розклад Холецького завжди існує і, для додатноозначених матриць, він єдиний. Для невід'ємновизначених матриць розклад не єдиний.

Для матриць з комплексними елементами: якщо   A {\displaystyle \ A} — додатноозначена ермітова матриця, то існує розклад   A = L L ∗ . {\displaystyle \ A=LL^{*}.}

Розклад названий в честь французького математика Андре-Луї Холецького (1875-1918).

Алгоритм

Елементи матриці   L {\displaystyle \ L} можна обчислити, починаючи з верхнього лівого кута, за O(n3) операцій за формулами:

L i i = A i i − ∑ k = 1 i − 1 L i k 2 {\displaystyle L_{ii}={\sqrt {A_{ii}-\sum _{k=1}^{i-1}L_{ik}^{2}}}}
L i j = 1 L j j ( A i j − ∑ k = 1 j − 1 L i k L j k ) {\displaystyle L_{ij}={\frac {1}{L_{jj}}}\left(A_{ij}-\sum _{k=1}^{j-1}L_{ik}L_{jk}\right)} , якщо   j < i {\displaystyle \ j<i} .

Вираз під коренем завжди додатній, якщо A {\displaystyle A} — дійсна додатновизначена матриця.

Для комплекснозначних ермітових матриць використовуються формули:

L i i = A i i − ∑ k = 1 i − 1 L i k L i , k ∗ {\displaystyle L_{ii}={\sqrt {A_{ii}-\sum _{k=1}^{i-1}L_{ik}L_{i,k}^{*}}}}
L i j = 1 L j j ( A i j − ∑ k = 1 j − 1 L i k L j k ∗ ) {\displaystyle L_{ij}={\frac {1}{L_{jj}}}\left(A_{ij}-\sum _{k=1}^{j-1}L_{ik}L_{jk}^{*}\right)} , якщо   j < i {\displaystyle \ j<i} .

LDL-розклад

Пов'язаним із розкладом Холецького є LDL-розклад:

  A = L D L T {\displaystyle \ A=LDL^{T}}

де   L {\displaystyle \ L} — одинична нижня трикутна матриця;   D {\displaystyle \ D} — діагональна матриця.

D j = A j j − ∑ k = 1 j − 1 L j k 2 D k {\displaystyle D_{j}=A_{jj}-\sum _{k=1}^{j-1}L_{jk}^{2}D_{k}}
L i j = 1 D j ( A i j − ∑ k = 1 j − 1 L i k L j k D k ) {\displaystyle L_{ij}={\frac {1}{D_{j}}}\left(A_{ij}-\sum _{k=1}^{j-1}L_{ik}L_{jk}D_{k}\right)} , якщо   j < i {\displaystyle \ j<i} .

Геометрична інтерпретація

...

Застосування

Розв'язання СЛАР

Розклад Холецького може застосовуватись для розв'язку системи лінійних рівнянь A x = b {\displaystyle Ax=b} з симетричною додатноозначеною матрицею. Такі матриці часто виникають, наприклад, при використанні методу найменших квадратів чи числовому розв'язуванні диференціальних рівнянь.

Виконавши розклад A = L L T {\displaystyle A=LL^{T}} , розв'язок x {\displaystyle x} отримаємо послідовно розв'язавши дві трикутні СЛАР: L y = b {\displaystyle Ly=b} та L T x = y {\displaystyle L^{T}x=y} . Такий спосіб розв'язку називають методом квадратних коренів. Порівняно з загальнішими методами: метод Гауса чи LU-розклад матриці, він стійкіший і потребує вдвічі менше арифметичних операцій.

Метод найменших квадратів

...

Нелінійна оптимізація

...

Симуляція методом Монте-Карло

...

Обернення матриці

...

Фільтр Калмана

...

Джерела


Джерело: стаття у Вікіпедії та історія редагувань (автори).