Lr Zerlegung Rechner
QR Zerlegung per Householdertransformation Wir wollen folgende Matrix als Produkt einer orthogonalen und einer oberen Dreiecksmatrix darstellen:. Wir betrachten den ersten Spaltenvektor und berechnen seine Norm. Damit bestimmen wir den orthogonalen Vektor zu unserer Spiegelebene. Um nun die erste Householder-Matrix bestimmen zu können, berechnen wir zunächst und. Damit erhalten wir die Householder-Matrix:. Diese Matrix multiplizieren wir anschließend von links auf:. Lr zerlegung rechner. Wir streichen die erste Zeile und Spalte von und erhalten die Teilmatrix. Nun betrachten wir ihre erste Spalte und berechnen erneut die Norm. Damit bestimmen wir. Daraus ergibt sich die "kleine" Householder-Matrix und schließlich bilden wir so die "große" Householder-Matrix. Nun berechnen wir und erhalten so eine obere Dreiecksmatrix. Zu guter letzt berechnen wir noch die Transponierte der orthogonalen Matrix:. Somit ist. QR Zerlegung mit dem Gram-Schmidt Verfahren Wir wollen für folgende Matrix eine QR Zerlegung durchführen:.
Matrizenrechner
Für diese Seite muss Javascript aktiv sein. Der Matrizenrechner besteht aus einem Skript zur Berechnung einiger Matrixoperationen. Skalarmultiplikation: Einfach nur eine Matrix mit einer Zahl multiplizieren, dabei wird jeder Eintrag mit dem Skalar multipliziert. Matrixmultiplikation: Die Matrixmultiplikation ist sehr viel Arbeit per Hand. Skalarprodukte, Zeilen mal Spalten. Matrixtransponierung: Eine Matrix wird transponiert, indem man die Elemente der Diagonalen spiegelt(quadratische Matrizen), bzw. die Indizes tauscht (alle Matrizen). Determinante: Die Determinanten wird hier nach Laplace berechnet, hierzu empfehle ich den Wikipedia Artikel. Was sehr wichtig ist, ist dass eine Matrix mit einer Determinante ungleich 0 invertierbar ist. Matrix-Vektor-Multiplikation: Eine Matrixmultiplikation bei der der Vektor als n*1 Matrix aufgefasst wird. Matrizenrechner. Gauß Elimination: Zum lösen linearer Gleichungssysteme verwendet man Anfangs Gauss Methode Zeilen mit einander zu addieren. Leider ist diese Methode numerisch nicht sehr stabil.
Die L_i sind zusammengefasst L'. Wenn Du Deine Schreibe jetzt wieder in eine Matrixgleichungen auflöst, hast Du L' A = R in Prosa: R entsteht aus A durch Zeilenadditionen notiert in L'. Die Gleichung muss Du nun umformen um A zu erhalten! Schaffst Du das? Neiiin, Matrizenoperationen sind NICHT kommutativ: A B ≠ B A Du musst auf der linken Seiten anfangen, weil von links ergibt sich L'^-1 L' = E, von rechts kommst Du an L' garnich ran - da ist A im Weg.... L'^-1 L' A = L'^-1 R ===> A = L'^-1 R \(A = \left(\begin{array}{rrr}1&0&0\\2&-2&0\\0&2&2\\\end{array}\right) \cdot \left(\begin{array}{rrr}1&1&2\\0&1&\frac{3}{2}\\0&0&1\\\end{array}\right)\) Wie oben schon gesagt Ich versteht Dein Problem nicht richtig, Du hast doch schon ein Ergebnis vorgestellt, das teilrichtig ist → Da fehlte nur ein Schritt, die Diagonale von R auf 1 bringen. Hast Du dann auch ergänzt → und mit dem Ergebnis → jetzt weiter wie bei →. Wo hackt es?