क्या सममिति के बिना मैट्रिक्स की तुलना में सममित मैट्रिक्स को हल करने में कोई संख्यात्मक लाभ हैं?


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मैं 3 युग्मित समीकरणों की एक प्रणाली के लिए परिमित-अंतर विधि लागू कर रहा हूं। दो समीकरणों को युग्मित नहीं किया जाता है, हालांकि तीसरे समीकरण जोड़े अन्य दोनों को दो करते हैं। मैंने देखा कि समीकरणों के क्रम को बदलकर, से कहें(x,y,z) सेवा (x,z,y) गुणांक मैट्रिक्स सममित हो जाता है।

क्या ऐसा करने का कोई फायदा है? उदाहरण के लिए, स्थिरता या दक्षता / समाधान की गति के संदर्भ में। मेट्रिसेस अत्यधिक विरल हैं, यदि यह महत्वपूर्ण है, तो गैर-शून्य शब्द केंद्रीय विकर्णों के साथ हैं।


हां, यह एक असममित की तुलना में एक सममित प्रणाली को हल करने के लिए बहुत कम प्रयास करता है। यदि, इसके अतिरिक्त, आप दिखा सकते हैं कि आपका गुणांक मैट्रिक्स सकारात्मक-निश्चित है, तो आप एक अच्छी जगह पर हैं।
जेएम

जवाबों:


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पूर्ण रूप से!

सबसे पहले, कुछ रैखिक बीजगणित प्रणाली केवल मैट्रिक्स के आधे हिस्से को स्टोर करने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हैं, इससे आपको मेमोरी का एक गुच्छा बच सकता है। लेकिन अगर ऐसा नहीं होता है, तो संख्यात्मक रेखीय बीजगणित में विभिन्न एल्गोरिदम समरूपता का फायदा उठाएंगे।

उदाहरण के लिए, एक सममित मैट्रिक्स को देखते हुए, कोई भी ईजेनसोल्वर तुरंत जान जाएगा कि सभी eigenvalues ​​वास्तविक-मूल्यवान हैं, और समाधान विधि उस तथ्य का उपयोग कर सकती है।

एक विशिष्ट बात जो कई लोग सोचेंगे समीकरण प्रणाली के समाधान के लिए क्रायलोव उप-प्रजातियां विधियां हैं Ax=b: यदि आपकी समस्या सममित है, तो आप जानते हैं कि आपको GMRES जैसी गैर-समसामयिक समस्या के लिए विधियों की आवश्यकता नहीं है, और कुछ कम मेमोरी-गहन जैसे MINRES, या - यदि आपका मैट्रिक्स भी सकारात्मक-निश्चित है - CG क्रायलोव तरीकों का अभिसरण व्यवहार हालांकि, क्रमपरिवर्तन से प्रभावित नहीं होता है, इसलिए आप अपनी बेदाग प्रणाली के लिए सममित तरीकों का भी उपयोग कर सकते हैं।

एक अन्य उदाहरण आपके मैट्रिक्स का कारक है A=LU एक निचले-त्रिकोणीय भाग में L और एक ऊपरी त्रिकोणीय भाग U। अगरA सममित है, फिर A=LLT, और आपको केवल एक कारक ( चोल्स्की अपघटन ) को स्टोर करना होगा ।


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"... और समाधान विधि इस तथ्य का उपयोग कर सकती है, उदाहरण के लिए, गणना के दौरान काल्पनिक भाग में गोल-बंद त्रुटियों को काटकर।" - अधिक कंप्यूटिंग वातावरण की तरह एक विधि का उपयोग करता है जो समरूपता का शोषण करता है और वास्तविक परिणाम देने की गारंटी है।
जेएम
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