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      結(jié)構(gòu)方陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證

      2014-09-12 00:48:20尹偉石
      關(guān)鍵詞:可信性線性方程組方陣

      李 喆,尹偉石,楊 華

      (長春理工大學(xué)理學(xué)院,長春 130022)

      結(jié)構(gòu)方陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證

      李 喆,尹偉石,楊 華

      (長春理工大學(xué)理學(xué)院,長春 130022)

      利用區(qū)間算法研究結(jié)構(gòu)矩陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證.對具有特殊代數(shù)結(jié)構(gòu)的矩陣A(p),給出了算法輸出具有相同代數(shù)結(jié)構(gòu)的區(qū)間矩陣A(p+W),其每個位置的元素為矩陣A(p)相應(yīng)位置元素的很小區(qū)間攝動,使得區(qū)間矩陣A(p+W)中包含一個具有相同代數(shù)結(jié)構(gòu)且秩虧為k的矩陣A(p+^w).結(jié)果表明,結(jié)構(gòu)矩陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證可以應(yīng)用到多項式因式分解的可信性計算中.

      區(qū)間算法;結(jié)構(gòu)方陣;可信性驗(yàn)證;秩

      1 預(yù)備知識

      設(shè)?表示實(shí)數(shù)集合,? 表示實(shí)數(shù)區(qū)間.Om×n表示m×n零矩陣,In表示n×n單位矩陣.Mi,:和M:,i分別表示矩陣M的第i行和第i列.

      命題1 設(shè)A∈?n×n,若對某個B,C∈?n×k,(n+k)×(n+k)矩陣

      非奇異,則rank(A)=n-k當(dāng)且僅當(dāng)線性方程組

      的解滿足F=Ok×k.

      證明:必要性.若 rank(A)=n-k,設(shè) Nullspace(A)=span{b1,b2,…,bk},則矩陣CT(b1b2… bk)非奇異,且存在唯一的矩陣B,使得CT(b1b2… bk)B=Ik.由于矩陣(1)非奇異,因此,線性方程組(2)的解為

      充分性.若F=Ok×k,則AU=On×k,CTU=Ik,故向量U:,1,U:,2,…,U:,k∈NullSpace(A),且U:,1,U:,2,…,U:,k線性無關(guān).若rank(A)<n-k,不妨設(shè)Nullspace(A)=span{U:,1,U:,2,…,U:,k,a},則必存在λ=(λ1,…,λk,λk+1)T∈?k+1,使得

      這與矩陣(1)非奇異矛盾.故rank(A)=n-k.

      命題2 設(shè)A∈?n×n且rank(A)=n-k.再設(shè)

      證明:只需證明

      的解為U*=On×k,F(xiàn)*=Ok×k.將方程組

      左乘矩陣(b1b2… bk)T,有

      由(b1b2… bk)TB非奇異可知F*=Ok×k,故CTU*=Ok×k.進(jìn)一步,由于AU*=On×k,故存在矩陣L,使得

      由CT(a1a2… ak)非奇異可知L=Ok×k,即U*=On×k.證畢.

      文獻(xiàn)[2]給出了系數(shù)陣為一般稠密矩陣的線性方程組求解的可信性驗(yàn)證方法,該算法已嵌入MATLAB中的INTLAB軟件包,并命名為Verifylss函數(shù).對于系數(shù)陣為區(qū)間矩陣的線性方程組,如果Verifylss函數(shù)輸出一個區(qū)間向量,則該區(qū)間向量包含該區(qū)間線性方程組的所有可能解.

      定理1[3]輸入一區(qū)間矩陣A∈ ?n×n及區(qū)間右端列向量b∈ ?n,若Verifylss函數(shù)成功輸出區(qū)間向量X??n,則X滿足條件

      Moore[4]給出了非線性方程組解存在性的充分條件.在此基礎(chǔ)上,Krawczyk[5]將牛頓迭代法應(yīng)用于區(qū)間計算,以此驗(yàn)證非線性方程組的解.Rump[6]改善了區(qū)間牛頓迭代法,使其能更好地適用于實(shí)際應(yīng)用.

      定理2[6]設(shè)函數(shù)f:?n→?n,其中f=(f1,f2,…,fn)∈.給定初始近似解n,初始區(qū)間X∈?n,且0∈X.若存在區(qū)間矩陣M∈?n×n及實(shí)矩陣R∈?n×n滿足下列兩個條件:

      定理3[7-8]設(shè)函數(shù)f:?m→?n構(gòu)成零維多項式系統(tǒng),其中f=(f1,f2,…,fn)∈C1,m<n.如果存在非空的Zariski開子集A?Cm×n,使得對每個A∈A,都為方程A·f(x)=0的根,則在概率為1的情況下,為f(x)=0的根.

      注1 設(shè)f:?m→?n(m<n),A∈?m×n為隨機(jī)滿秩矩陣.可通過驗(yàn)證方程A·f(x)=0的根驗(yàn)證方程f(x)=0的根.若存在區(qū)間X使得其含有A·f(x)=0的根,則在概率1的情況下,X含有f(x)=0的根.在實(shí)際應(yīng)用中,采取計算f(X)做補(bǔ)充驗(yàn)證.若f(X)是一個非常小的包含0的區(qū)間,則在概率1的情況下,X含有f(x)=0的根[8].

      2 算 法

      定義1 設(shè)A∈?n×n,給定數(shù)值秩容差ε∈?.若A的奇異值σ1(A),σ2(A),…,σn(A)滿足條件則稱A的數(shù)值秩為n-k.

      問題1 給定具有某一特殊代數(shù)結(jié)構(gòu)的矩陣A(p)∈?n×n,其中p=(p1,p2,…,pl)T表示結(jié)構(gòu)矩陣的參數(shù).設(shè)矩陣A(p)的數(shù)值秩為n-r.如何確定參數(shù)擾動區(qū)間向量W=(W1,W2,…,Wl)T∈ ?l,使得必存在實(shí)擾動∈W1∈W2,…∈Wl滿足矩陣A(p+)秩虧為k,其中=,…,)T.

      由命題1可得:

      引理1 設(shè)A(p)∈?n×n為具有某一特殊代數(shù)結(jié)構(gòu)的矩陣,其中p∈?l.設(shè)非線性函數(shù)

      本文假設(shè)k2≤l,即假設(shè)非線性方程組F(w)=0為欠定方程組.結(jié)構(gòu)矩陣奇異性的可信性驗(yàn)證依賴于初值=,…)的選取.先用文獻(xiàn)[9]的數(shù)值方法得到優(yōu)化的初值.設(shè)邊界矩陣(6)當(dāng)w=時非奇異,假設(shè)為F(w)=0的近似解,計算在w=附近F(w)=0的可信解.

      求解線性方程組(7),可計算F(w)=0的Jacobi矩陣JF()[10].設(shè)JF()的數(shù)值秩為r,選取指標(biāo)集i1,i2,…,ir,使得數(shù)值列滿秩,其中表示由矩陣JF()的第i1,i2,…,ir列所構(gòu)成的矩陣.令

      令Wit∈ ?且0∈Wit,1≤t≤r.設(shè) R為矩陣 H·JˉF(,…,)的近似逆矩陣.令=+,1≤t≤r.利用MATLAB中Verifylss函數(shù)求解線性方程組(5),得到區(qū)間矩陣U,使得U?U(++,…).進(jìn)而,利用Verifylss函數(shù),求解線性方程組(7),得到區(qū)間矩陣J滿足條件

      令R為矩陣JˉF(~w)的近似逆矩陣,若

      根據(jù)上述理論,設(shè)計算法如下.

      算法1

      輸出:

      步驟:

      ①令iter表示迭代次數(shù),初始iter=1;初始區(qū)間向量∈?且0∈,1≤t≤r;令Wi=0,i≠it,1≤t≤r;選取隨機(jī)矩陣H∈,令R為區(qū)間矩陣H·JˉF(,…)近似逆矩陣;

      ②計算滿足條件(9)的區(qū)間矩陣J,如果條件(10)成立,轉(zhuǎn)步驟4);否則,令

      令iter←iter+1,返回步驟②;

      ③如果iter=T,則區(qū)間牛頓迭代法不收斂,返回“失敗”,算法終止.

      由引理1和定理3易證如下命題.

      3 應(yīng)用實(shí)例

      給定對稱矩陣

      其中p=(0.98,2.01,2.99,4,6,9)T.令tol2=10-12.利用文獻(xiàn)[9]方法可得數(shù)值初值:

      1)計算JF(~w)的數(shù)值秩為r=2,選取指標(biāo)值i1=1,i2=2.

      2)令W1=[-10-12,10-12],W2=[-10-12,10-12],經(jīng)計算條件(10)成立.

      3)計算‖F(xiàn)(~w+W)‖<10-12,則在概率為1的情況下,

      [1] 李喆,周蕊.結(jié)構(gòu)方陣秩虧為1的可信性驗(yàn)證[J].吉林大學(xué)學(xué)報:理學(xué)版,2013,51(6):1101-1103.(LI Zhe,ZHOU Rui.Certification of Square Structure Matrix with Rank Deficiency One[J].Journal of Jilin University:Science Edition,2013,51(6):1101-1103.)

      [2] Rump S M.Kleine Fehlerschranken Bei Matrixproblemen[D].Karlsruhe:University Karlsruhe,1980.

      [3] Rump S M.Verification Methods:Rigorous Results Using Floating-Point Arithmetic[J].Acta Numerica,2010,19: 287-449.

      [4] Moore R E.A Test for Existence of Solutions to Nonlinear System[J].SIAM J Numer Anal,1977,14(4):611-615.

      [5] Krawczyk R.Newton-Algorithmen zur Bestimmung von Nullstellen mit Fehlerschranken[J].Computing,1969,4:187-201.

      [6] Rump S M.Solving Algebraic Problems with High Accuracy[C]//Proceeding of the Symposium on a New Approach to Scientific Computation.San Diego:Academic Press,1983:51-120.

      [7] Sommese A J,Wampler C WⅡ.The Numerical Solution of Systems of Polynomials Arising in Engineering and Science[M].Singapore:World Scientific Publishing,2005.

      [8] YANG Zhengfeng,ZHI Lihong,ZHU Yijun.Verfied Error Bounds for Real Solutions of Positive-Dimensional Polynomial Systems[C]//ISSAC’13 Proceedings of the 38th International Symposium on International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation.New York:ACM,2013:371-378.

      [9] Golub G H,Van Loan C F.Matrix Computations[M].3rd ed.Baltimore:Johns Hopkins University Press,1996.

      [10] Spence A,Poulton C.Photonic Band Structure Calculations Using Nonlinear Eigenvalue Techniques[J].J Comput Phy,2005,204(1):65-81.

      (責(zé)任編輯:趙立芹)

      Certification of the Square Structure Matrix with Rank Deficiency k

      LI Zhe,YIN Weishi,YANG Hua
      (College of Science,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China)

      The authors mainly discussed the certification of the square structure matrix with rank deficiencyk. For a square structure matrix A(p),we gave an algorithm which outputs an interval square matrix A(p+W) with the same algebraic structure such that A(p+W)contains a structure matrix A(p+^w)with rank deficiencyk,where each element of A(p+W)is a small interval perturbation of the corresponding element of A(p).

      interval algorithm;square structure matrix;certification;rank

      O241.3

      A

      1671-5489(2014)03-0465-05

      10.13413/j.cnki.jdxblxb.2014.03.11

      可信性驗(yàn)證也稱為自驗(yàn)證方法,其研究目標(biāo)是如何將浮點(diǎn)運(yùn)算進(jìn)行嚴(yán)格證明.對于給定的問題,利用可信性驗(yàn)證方法可以得出該問題的一個近似解及相應(yīng)的誤差界,使得在近似解的誤差界范圍內(nèi)必存在一個精確解.令φ:?l?n×n為參數(shù)p的線性矩陣函數(shù),定義A(p)∶=φ(p),則∶={A(p):p∈?l} 表示某類具有特殊代數(shù)結(jié)構(gòu)的矩陣.本文推廣文獻(xiàn)[1]結(jié)構(gòu)方陣秩虧為1的可信驗(yàn)證方法,給出了結(jié)構(gòu)方陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證方法.矩陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證是指對于給定的矩陣,計算該矩陣中每個位置元素相應(yīng)的區(qū)間擾動,以保證擾動后的區(qū)間矩陣中包含一秩虧為k的矩陣.結(jié)構(gòu)方陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證是指對于給定的、具有特殊代數(shù)結(jié)構(gòu)的方陣A(p),給出算法輸出具有相同代數(shù)結(jié)構(gòu)的區(qū)間方陣A(p+W),其每個位置的元素為矩陣A(p)相應(yīng)位置元素的很小區(qū)間攝動,使得A(p+W)中包含一個具有相同代數(shù)結(jié)構(gòu)且秩虧為k的矩陣A(p+^w).結(jié)構(gòu)矩陣秩虧為k的可信性驗(yàn)證可應(yīng)用于多項式因式分解的可信性計算,而多項式因式分解的可信計算是符號與數(shù)值混合計算中的基本問題.本文利用邊界矩陣?yán)碚?,將?yàn)證結(jié)構(gòu)矩陣秩虧為k的問題轉(zhuǎn)化為計算一個由k×k個非線性方程構(gòu)成的非線性方程組可信解.

      2013-09-09.

      李 喆(1981—),女,漢族,博士,講師,從事符號計算及符號數(shù)值混合計算的可信性計算研究,E-mail:zheli200809@ 163.com.通信作者:尹偉石(1980—),男,漢族,博士,講師,從事數(shù)學(xué)物理反問題的研究,E-mail:yinweishi@foxmail.com.

      國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:11171133)和數(shù)學(xué)天元基金(批準(zhǔn)號:11326209).

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