线性代数 --- 为什么LU分解中的下三角矩阵L的主对角线上都是1?

为什么LU分解中的下三角矩阵L的主对角线上都是1?

笔者的一些话:

为什么LU分解中L矩阵的主对角线上都是1?因为最近一段时间在研究LU分解的编程实现,这个问题也就时不时的从我脑子里面冒出来。但大多时候都是一闪而过,没有太在意。有时候,查了一些资料后,明白了,或者是当时明白了,又或者是似乎明白了,没过多久又忘了。索性趁着这两天有空,干脆写一篇CSDN记录下来,自己以后要看了,就回来翻翻。

正文:

一方面: 对于LU分解而言,下三角阵L是对高斯消元过程的记录,是高斯消元的逆过程,是多个消元矩阵E的逆矩阵的乘积(形如下图中的下三角矩阵),即:

另一方面: 根据矩阵的乘法原则,两个矩阵A和B的乘积C中的元素,来自于矩阵A中第i行元素与矩阵B中第j列元素的乘积。下图,是我引用的维基百科中一个4x2矩阵A和一个2x4矩阵B的乘法的说明图。

如图,在本例中矩阵C中的元素源自于矩阵A第一行和矩阵B第二列的乘积。

按照这个乘法规则,去计算一系列消元矩阵的逆矩阵(方阵)的乘法就会发现。在计算L矩阵中主对角线上元素时,其他部分的乘积都是0,最终只剩下主对角线上对应位置的乘积为1。

比如说,下面是两个4x4的矩阵的乘法(X和Y可以是任意值):

不论这两个矩阵中的X和Y是多少,主对角线上的元素一定是1。我们以的计算为例(其他也相仿),他等于前一个矩阵的第2行,乘以后一个矩阵的第2列:

依此类推,则不论有多少个 连续相乘,一定能保证在最终的乘积L矩阵中,主对角线上的元素都是1。


(全文完)

作者 --- 松下J27

参考文献(鸣谢):

1,https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication

2,线性代数 --- LU分解(Gauss消元法的矩阵表示)_矩阵的lu分解-CSDN博客

(配图与本文无关)

**版权声明:**所有的笔记,可能来自很多不同的网站和说明,在此没法一一列出,如有侵权,请告知,立即删除。欢迎大家转载,但是,如果有人引用或者COPY我的文章,必须在你的文章中注明你所使用的图片或者文字来自于我的文章,否则,侵权必究。 ----松下J27

相关推荐
逆境不可逃19 小时前
【LeetCode 912】排序数组——随机化快速排序详解
数据结构·算法·排序算法
Coder-magician19 小时前
《代码随想录》刷题打卡day31:动态规划-背包问题part02
算法·动态规划
薛定e的猫咪19 小时前
从因果视角解决多智能体协作:细读 SCIC 算法
算法
c2385619 小时前
《算法武林谱:四大排序神功与二分寻宝术全解》
数据结构·算法·排序算法
一米阳光866120 小时前
软考(中级)软件设计师核心笔记(9)算法——时间复杂度与空间复杂度、查找算法、排序算法
笔记·算法·职场发展·软考·软件设计师·中级职称
Mem0rin20 小时前
二分查找:左右边界
数据结构·算法
大明者省1 天前
WSL2 Ubuntu22.04 GPU训练环境配置指南
人工智能·算法·计算机视觉
白狐_7981 天前
408数据结构第8章:排序②——性质对比秒杀、场景选择与外部排序
java·数据结构·算法
zander2581 天前
LeetCode 84:柱状图中的最大矩形——单调栈如何确定左右边界
java·数据结构·算法
知识分享小能手1 天前
线性代数学习教程,从入门到精通,向量组的线性相关性 — 完整知识点梳理(7)
学习·线性代数·机器学习