질문 선형대수 LU(LDU)분해, QR분해, 고유값 분해 공통점과 차이점

질문 선형대수 LU(LDU)분해, QR분해, 고유값 분해 공통점과 차이점

작성일 2023.06.14댓글 1건
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세 가지 행렬의 LU(LDU) 분해, QR 분해, 고유값 분해의 공통점과 차이점에 대해

3개의 분해 또는 그 중 2개의 분해의 비교(=공통점과 차이점)에대해 알려주세요.

 

예를 들면 정사각 행렬에만 적용가능한지 아니면 모든 행렬에 적용이 가능한지,


열벡터 중 서로 독립이 아닌 벡터가 있을 때 각각의 분해가 어떤 형태로 그것을 표출하는지,


하나의 행렬이 여러 개의 행렬로 분해될 때 분해된 행렬들 중 어느 행렬이 더 중요하다고 생각하는지,


각 행렬에 수반되는 4개의 기본 부분공간이 어떻게 변화되는지

 


등의 주제들을 가지고 각각 분해들의 공통점과 차이점들을 최~~대한 길~~고 깊~~~게 풀이해 주세요.

챗gpt도 해봤지만 너무 짧고 얕은 지식만 나옵니다. ㅠㅠ


저 주제들 중 1개만 선택하셔도 됩니다. 저 주제들을 골라서 각각 장단점을 4줄5줄 나열해 주시는 것 보다 저들 중 1개의 주제만을 골라서 최대한 잡지식들 까지 다 포함해서 길고 깊게 공통점과 차이점을 설명해 주시면 더 감사하겠습니다.


답변은 무조건 빠르게 채택하겠습니다. 사례도 하겠습니다ㅠ 답변 부탁 드리겠습니다.



profile_image 익명 작성일 -

LU 분해, QR 분해, 고유값 분해는 모두 행렬을 여러 개의 행렬로 분해하는 방법입니다. LU 분해는 행렬을 상삼각 행렬과 하삼각 행렬로 분해하는 방법입니다. QR 분해는 행렬을 상삼각 행렬과 대각 행렬로 분해하는 방법입니다. 고유값 분해는 행렬을 대각 행렬과 대각선 원소가 고유값인 단위 행렬의 곱으로 분해하는 방법입니다.

LU 분해, QR 분해, 고유값 분해는 모두 정사각 행렬에만 적용할 수 있습니다. 열벡터 중 서로 독립이 아닌 벡터가 있을 때, LU 분해는 벡터를 서로 독립인 열벡터로 분해합니다. QR 분해는 벡터를 서로 독립인 열벡터로 분해하고, 고유값 분해는 벡터를 고유벡터로 분해합니다.

하나의 행렬이 여러 개의 행렬로 분해될 때, 분해된 행렬들 중 가장 중요한 행렬은 분해의 목적에 따라 다릅니다. 예를 들어, 행렬의 역행렬을 구하려면 LU 분해가 가장 적합합니다. 행렬의 고유값을 구하려면 고유값 분해가 가장 적합합니다.

각 행렬에 수반되는 4개의 기본 부분공간은 분해의 방법에 따라 다릅니다. LU 분해의 경우, 4개의 기본 부분공간은 행렬의 열벡터의 직교 보완 공간입니다. QR 분해의 경우, 4개의 기본 부분공간은 행렬의 열벡터의 직교 보완 공간입니다. 고유값 분해의 경우, 4개의 기본 부분공간은 행렬의 고유벡터의 직교 보완 공간입니다.

LU 분해, QR 분해, 고유값 분해는 모두 행렬을 여러 개의 행렬로 분해하는 방법이지만, 분해의 방법에 따라 장단점이 다릅니다. LU 분해는 행렬의 역행렬을 구하는 데 적합하지만, 계산이 복잡합니다. QR 분해는 계산이 간단하지만, 행렬의 역행렬을 구하는 데 적합하지 않습니다. 고유값 분해는 행렬의 고유값을 구하는 데 적합하지만, 계산이 복잡합니다.

LU 분해, QR 분해, 고유값 분해는 모두 선형대수에서 중요한 개념입니다. 이 분해들은 행렬의 역행렬을 구하는 것, 행렬의 고유값을 구하는 것, 행렬의 연립방정식을 풀는 것 등 다양한 분야에 응용됩니다.

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