2013-09-10 05:50:43 +02:00
\section * { Aufgabe 1}
\subsection * { Teilaufgabe a}
\textbf { Gegeben:}
\[ A =
\begin { pmatrix}
3 & 15 & 13 \\
6 & 6 & 6 \\
2 & 8 & 19
\end { pmatrix} \]
\textbf { Aufgabe:} LR-Zerlegung von $ A $ mit Spaltenpivotwahl
\textbf { Lösung:}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
\begin { align*}
&
&
A^ { (0)} & = \begin { gmatrix} [p]
3 & 15 & 13 \\
6 & 6 & 6 \\
2 & 8 & 19
\rowops
\swap { 0} { 1}
\end { gmatrix}
& \\
P^ { (1)} & = \begin { pmatrix}
0 & 1 & 0\\
1 & 0 & 0\\
0 & 0 & 1
\end { pmatrix} ,
&
A^ { (1)} & = \begin { gmatrix} [p]
2013-09-10 05:50:43 +02:00
6 & 6 & 6 \\
3 & 15 & 13 \\
2 & 8 & 19
\rowops
\add [\cdot (-\frac{1}{2})] { 0} { 1}
\add [\cdot (-\frac{1}{3})] { 0} { 2}
\end { gmatrix}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
& \\
L^ { (2)} & = \begin { pmatrix}
1 & 0 & 0\\
-\frac { 1} { 2} & 1 & 0\\
-\frac { 1} { 3} & 0 & 1
\end { pmatrix} ,
&
A^ { (2)} & = \begin { gmatrix} [p]
2013-09-10 05:50:43 +02:00
6 & 6 & 6 \\
0 & 12 & 10 \\
0 & 6 & 17
\rowops
\add [\cdot (-\frac{1}{2})] { 1} { 2}
\end { gmatrix}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
& \\
L^ { (3)} & = \begin { pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & -\frac { 1} { 2} & 1
\end { pmatrix} ,
&
A^ { (3)} & = \begin { gmatrix} [p]
2013-09-10 05:50:43 +02:00
6 & 6 & 6 \\
0 & 12 & 10 \\
0 & 0 & 12
\end { gmatrix}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
\end { align*}
Es gilt:
\begin { align}
L^ { (3)} \cdot L^ { (2)} \cdot \underbrace { P^ { (1)} } _ { =: P} \cdot A^ { 0} & = \underbrace { A^ { (3)} } _ { =: R} \\
\Leftrightarrow P A & = (L^ { (3)} \cdot L^ { (2)} )^ { -1} \cdot R \\
\Rightarrow L & = (L^ { (3)} \cdot L^ { (2)} )^ { -1} \\
& = \begin { pmatrix}
1 & 0 & 0\\
\frac { 1} { 2} & 1 & 0\\
\frac { 1} { 3} & \frac { 1} { 2} & 1
2013-09-10 05:50:43 +02:00
\end { pmatrix}
\end { align}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
Nun gilt: $ P A = L R = A ^ { ( 1 ) } $ (Kontrolle mit \href { http://www.wolframalpha.com/input/?i=%7B%7B1%2C0%2C0%7D%2C%7B0.5%2C1%2C0%7D%2C%7B1%2F3%2C0.5%2C1%7D%7D*%7B%7B6%2C6%2C6%7D%2C%7B0%2C12%2C10%7D%2C%7B0%2C0%2C12%7D%7D}{Wolfram|Alpha})
2013-09-10 05:50:43 +02:00
\subsection * { Teilaufgabe b}
\textbf { Gegeben:}
\[ A =
\begin { pmatrix}
9 & 4 & 12 \\
4 & 1 & 4 \\
12 & 4 & 17
\end { pmatrix} \]
\textbf { Aufgabe:} $ A $ auf positive Definitheit untersuchen, ohne Eigenwerte zu berechnen.
2013-09-12 10:48:23 +02:00
\textbf { Vorüberlegung:}
2013-09-10 05:50:43 +02:00
Eine Matrix $ A \in \mathbb { R } ^ { n \times n } $ heißt positiv Definit $ \dots $
\begin { align*}
2013-09-19 12:31:27 +02:00
\dots & \Leftrightarrow \forall x \in \mathbb { R} ^ n, x \neq 0: x^ T A x > 0\\
2013-09-10 05:50:43 +02:00
& \Leftrightarrow \text { Alle Eigenwerte sind größer als 0}
\end { align*}
Falls $ A $ symmetrisch ist, gilt:
\begin { align*}
\text { $ A $ ist pos. Definit} & \Leftrightarrow \text { alle führenden Hauptminore von $ A $ sind positiv} \\
& \Leftrightarrow \text { es gibt eine Cholesky-Zerlegung $ A = GG ^ T $ mit $ G $ ist reguläre untere Dreiecksmatrix} \\
\end { align*}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
\subsubsection * { Lösung 1: Hauptminor-Kriterium}
2013-09-10 05:50:43 +02:00
\begin { align}
\det (A_ 1) & = 9 > 0\\
\det (A_ 2) & =
\begin { vmatrix}
9 & 4 \\
4 & 1 \\
\end { vmatrix} = 9 - 16 < 0\\
& \Rightarrow \text { $ A $ ist nicht positiv definit}
\end { align}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
\subsubsection * { Lösung 2: Cholesky-Zerlegung}
\begin { align}
l_ { 11} & = \sqrt { a_ { 11} } = 3\\
l_ { 21} & = \frac { a_ { 21} } { l_ { 11} } = \frac { 4} { 3} \\
2013-09-12 10:48:23 +02:00
l_ { 31} & = \frac { a_ { 31} } { l_ { 11} } = \frac { 12} { 3} = 4\\
2013-09-18 18:57:43 +02:00
l_ { 22} & = \sqrt { a_ { 22} - { l_ { 21} } ^ 2} = \sqrt { 1 - \frac { 16} { 9} } = \sqrt { -\frac { 7} { 9} } \notin \mathbb { R} \\
2013-09-12 10:48:23 +02:00
& \Rightarrow \text { Es ex. keine Cholesky-Zerlegung, aber $ A $ ist symmetrisch} \\
& \Rightarrow \text { $ A $ ist nicht pos. Definit}
2013-09-11 17:27:22 +02:00
\end { align}