Podmíněnost matice
![ikona](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/2c/Broom_icon.svg/48px-Broom_icon.svg.png)
Podmíněnost matice nebo též číslo podmíněnosti matice, je číslo, které kvalitativně charakterizuje danou matici a do značné míry determinuje chování (zejména přesnost) řady numerických maticových algoritmů.
Čtvercová regulární matice
Nechť je čtvercová regulární matice, pak číslo
kde značí libovolnou maticovou normu, nazveme podmíněností matice vzhledem k této normě (v praxi se nejčastěji používá spektrální a Frobeniova norma).
Uvažujme podmíněnost indukovanou spektrální normou. Je-li matice symetrická pozitivně definitní (tj. normální matice s kladnými vlastními čísly), pak
kde podíl vpravo je podíl největšího a nejmenšího vlastního čísla matice .
Je-li regulární matice normální (tedy ), pak
kde je spektrum matice ; podmíněnost je tedy podíl v absolutní hodnotě největšího a v absolutní hodnotě nejmenšího vlastního čísla matice .
Pro obecnou čtvercovou regulární matici je podmíněnost
dána podílem největšího a nejmenšího singulárního čísla matice (singulární čísla normálních matic jsou absolutní hodnoty vlastních čísel).
Zřejmě obecně platí
Příklady
Ortogonální matice
Je-li matice ortogonální, pak zřejmě . Obecně platí
kde .
Vzdálenost od nejbližší singulární matice
Je-li matice regulární, a matice je nějaká její perturbace tak, že
pak je i matice regulární. Důkaz jen naznačíme. Podmínku
lze zapsat ve tvaru . Místo tvrzení původního lze snadno dokázat tvrzení opačné: je-li singulární, pak . Nechť tedy existuje tak, že , tedy , pak
Protože můžeme nerovnost dělit a dostáváme shora uvedené tvrzení. (Všimněme si, že důkaz a tedy i tvrzení platí pro libovolnou multiplikativní maticovou normu a jí indukovanou podmíněnost, nejen pro normu spektrální.)
Podmíněnost (respektive její převrácená hodnota) tedy vyjadřuje vzdálenost od nejbližší singulární matice.
Podmíněnost versus determinant
Pro rozlišení singulárních a regulárních matic se často používá determinantu matice. Velkou nevýhodou determinantu, ve srovnání s číslem podmíněnosti, je fakt, že je-li determinant nenulový ale velmi blízký nule, o vzdálenosti dané matice od nejbližší matice singulární to nic nevypovídá. V praktických výpočtech je tudíž determinant naprosto nepoužitelný. Uvažujme pro příklad skalární násobek jednotkové (tedy ortogonální a bezesporu regulární) matice
pak
V běžně používané konečné aritmetice s plovoucí řádovou čárkou (double, ) je determinant této matice nulový.
Podmíněnost singulární matice jako limita
Nechť je matice jejíž koeficienty spojitě závisí na parametru a nechť všechna singulární čísla matice jsou jednoduchá pro všechna (pak jsou též spojitými funkcemi parametru ). Nechť je matice regulární všude v nějakém okolí bodu a zároveň je singulární. Pak
Obdélníková matice
Uvažujme obdélníkovou matici , která má plnou hodnost, tedy . Podmíněnost je pak opět dána podílem největšího a nejmenšího singulárního čísla
kde je Mooreova–Penroseova pseudoinverze matice .
Podmíněnost obecné matice lze analogicky definovat pomocí součinu normy matice a normy její Mooreovy–Penroseovy pseudoinverze, tedy jako podíl největšího a nejmenšího nenulového singulárního čísla. Takto definovaná podmíněnost je vždy konečné číslo, a je tedy různá od podmíněnosti shora uvedené čtvercové singulární matice, která byla zavedena limitním přechodem. V numerické analýze se ovšem velmi často vyskytují matice regulární, nebo alespoň plné hodnosti. Konečná podmíněnost zcela obecné matice je potřeba řidčeji.
Reference
- J. Duintjer Tebbens, I. Hnětynková, M. Plešinger, Z. Strakoš, P. Tichý: Analýza metod pro maticové výpočty, základní metody. Matfyzpress 2012. ISBN 978-80-7378-201-6.