思维导图：

 

 3.2 矩阵的三角分解

 3.2.1 什么是矩阵的三角分解：

矩阵的三角分解，也称为LU分解，是一种将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的方法。该分解通常用于解线性方程组和计算矩阵的行列式和逆矩阵。

设A为n*n的矩阵，它的LU分解可以写为：

其中，L为一个下三角矩阵，U为一个上三角矩阵。这意味着L中的所有非零元素都在矩阵的对角线下方，而U中的所有非零元素都在矩阵的对角线及其上方。

要计算A的LU分解，可以使用高斯消元法，通过一系列的初等行变换将A变为上三角矩阵U，同时记录下来所做的行变换，得到一个下三角矩阵L。例如，将第k行乘以一个系数c并加到第i行上，相当于将矩阵A的第k列的第i个元素设置为c，并且将L的第i行的第k个元素设置为c的相反数。这个过程可以逐步执行，最终得到A的LU分解。

对于解线性方程组，可以使用A=LU将原始方程组转换为两个三角形方程组。然后可以使用前向代入法和后向代入法求解这两个方程组，得到原始方程组的解。此外，可以使用LU分解来计算矩阵的行列式和逆矩阵。

 我的理解：

矩阵的三角分解是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的过程。这个分解可以用来简化矩阵的运算，特别是在解线性方程组时，可以大大减少计算量。

从几何角度来看，矩阵的三角分解可以将一个任意形状的矩阵分解为两个形状更简单的三角形矩阵，即下三角矩阵和上三角矩阵。这种分解将原始矩阵的几何结构变得更加明显，同时也更容易进行运算和分析。

从数学角度来看，矩阵的三角分解是将一个矩阵分解为两个三角形矩阵的乘积。这个分解可以用于求解线性方程组、计算矩阵的行列式和逆矩阵等问题。它的优点在于它可以通过一系列的初等行变换来计算，因此可以在计算机中高效地实现。

总之，矩阵的三角分解是一种非常有用的数学工具，它可以帮助我们更好地理解矩阵的结构和运算规律，同时也可以在实际计算中大大减少计算量，提高计算效率。

 小结：

矩阵的三角分解基本定理，也叫做矩阵三角分解定理，是线性代数中的一个重要定理，它指出任何一个可逆矩阵都可以分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积。

具体地说，设A是一个n*n的可逆矩阵，那么存在一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U，使得A=LU，其中L的对角线元素全为1。这个分解称为A的L-U分解或者LU分解。

LU分解的存在性和唯一性可以通过高斯消元法来证明。具体地，高斯消元法可以将A经过有限次初等行变换变为一个上三角矩阵U，而初等行变换对应的矩阵是下三角矩阵L的逆矩阵，因此A=LU。另外，LU分解不一定是唯一的，但如果限定L的对角线元素全为1，那么LU分解就是唯一的。

LU分解的一个重要应用是求解线性方程组。如果将一个线性方程组的系数矩阵A分解为LU$的乘积，那么可以通过前向替换和后向替换的方法来求解线性方程组。具体地，先通过前向替换求解Ly=b，其中y是一个新的向量，然后再通过后向替换求解Ux=y，其中x是我们要求解的向量。这种方法比直接求解线性方程组更快捷和稳定。

3.2.2 杜利特尔分解 我的理解：

杜利特尔分解法（Doolittle decomposition）是矩阵的一种三角分解方法，它是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个单位上三角矩阵的乘积，即A=LU，其中L是一个下三角矩阵，U是一个单位上三角矩阵。

具体地说，杜利特尔分解法是通过高斯消元的过程来实现的。在高斯消元的过程中，我们将一个矩阵A经过一系列的初等行变换，化为一个上三角矩阵U。在这个过程中，我们可以将这些初等行变换对应的系数矩阵组成一个下三角矩阵L，从而得到A=LU的分解。

与高斯消元法不同的是，杜利特尔分解法将消元的过程中所需的因子全部存放在L矩阵中，而不是在U矩阵中。另外，由于U矩阵是单位上三角矩阵，因此它的对角线元素全为1，不需要再次存储，因此杜利特尔分解法比高斯消元法更节省存储空间。

杜利特尔分解法可以帮助我们更快地求解线性方程组，因为对于一个已知的矩阵A，我们可以先将其分解为L和U的乘积，然后再通过前向替换和后向替换的方法来求解线性方程组。由于L和U都是三角矩阵，因此求解起来比一般的矩阵更加容易。

需要注意的是，杜利特尔分解法只适用于可逆矩阵。如果一个矩阵不可逆，那么它无法进行杜利特尔分解。此外，杜利特尔分解法不一定是唯一的，但如果限定L的对角线元素全为1，那么LU分解就是唯一的。

 三角分解和杜利特尔分解法的区别：

杜利特尔分解法是三角分解法的一种特殊形式。三角分解法是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积，即A=LU。而杜利特尔分解法是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个单位上三角矩阵U的乘积，即A=LU，其中U的对角线元素全部为1。

因此，杜利特尔分解法相对于三角分解法来说，可以更加节省存储空间，因为U矩阵的对角线元素全部为1，不需要额外存储。另外，由于U矩阵的对角线元素为1，因此在求解线性方程组时也更加方便。

除了这些区别之外，杜利特尔分解法的计算过程和三角分解法基本相同，都是通过高斯消元的过程来实现的。在高斯消元的过程中，我们将一个矩阵$A$经过一系列的初等行变换，化为一个上三角矩阵$U$。在这个过程中，我们可以将这些初等行变换对应的系数矩阵组成一个下三角矩阵L，从而得到A=LU的分解。

3.2.3 追赶法 我的解析：

解三对角线方程组是指求解形如下面形式的线性方程组：

其中，a_i,b_i,c_i,d_i为已知常数，x_i为未知数。当系数矩阵是三对角线矩阵时，可以使用追赶法（也称为托马斯算法）来求解该方程组。

追赶法的基本思路是将三对角线方程组转化为两个只有对角线和第一条辅对角线的方程组，然后通过从前往后和从后往前两个方向追赶计算出未知数的值。具体步骤如下：

1. 首先，将原方程组中的第一行化为x_1的表达式，即x_1=\frac{d_1}{b_1}。

2. 然后，从i=2开始，用系数消元的方式，将方程组中的第i行消去x_{i-1}，得到新的系数b_i^,c_i^,d_i^*，具体计算公式如下：

 

1. 接着，从n开始，用系数消元的方式，将方程组中的第$i$行消去$x_{i+1}$，得到新的系a_i^,b_i^,d_i^*，具体计算公式如下：

 

1. 最后，从i=2开始，倒推求解未知数x_i，具体计算公式如下：

 

这样，我们就可以通过追赶法来求解三对角线方程组了。该方法的时间复杂度为O(n)，比高斯消元法更加高效。

 

我的理解： 

追赶法（或托马斯算法）是一种用于求解三对角线方程组的算法。该算法的基本思路是将三对角线方程组转化为两个只有对角线和第一条辅对角线的方程组，然后通过从前往后和从后往前两个方向追赶计算出未知数的值。其核心操作是系数消元，即通过一系列的乘法和加减法，将原方程组中的系数消除，得到新的系数。

具体来说，追赶法的操作步骤如下：

1. 首先，将原方程组中的第一行化为$x_1$的表达式，即x_1=\frac{d_1}{b_1}。

2. 然后，从i=2开始，用系数消元的方式，将方程组中的第i行消去x_{i-1}，得到新的系数b_i^,c_i^,d_i^*。

3. 接着，从n开始，用系数消元的方式，将方程组中的第i行消去x_{i+1}，得到新的系数a_i^,b_i^,d_i^*。

4. 最后，从i=2开始，倒推求解未知数x_i。

这样，我们就可以通过追赶法来求解三对角线方程组了。该方法的时间复杂度为O(n)，比高斯消元法更加高效。

 什么是对称正定矩阵：

对称正定矩阵是一种特殊的方阵，它的每一个元素都对称于矩阵的对角线，并且满足以下两个条件：

1. 所有的特征值都是正数。

2. 矩阵的所有主子矩阵的行列式也都是正数。

其中，特征值是矩阵在线性代数中一个非常重要的概念，表示矩阵在某个向量方向上的变换倍数。主子矩阵是指由原矩阵中某些行和列选出来的子矩阵，其中包括原矩阵本身和其所有的子矩阵。

对称正定矩阵具有以下重要性质：

1. 它的行列式必须是正数。

2. 它的逆矩阵也是对称正定矩阵。

3. 对称正定矩阵的所有主子矩阵也都是对称正定矩阵。

4. 对称正定矩阵的所有特征值都是正数，且有且仅有正数个线性无关的特征向量。

在数值计算中，对称正定矩阵广泛应用于线性代数、优化问题、微分方程数值解等领域，其算法具有高效性和稳定性。

3.2.4 平方根法我的理解

解对称正定矩阵方程组的平方根法是一种求解形如$Ax=b$的线性方程组的方法，其中$A$是对称正定矩阵。该方法的核心思想是将系数矩阵A分解成A=LL^T的形式，其中L是一个下三角矩阵。然后，我们将原方程组转化为两个新的方程组Ly=b和L^Tx=y，通过两次前代和回代求解得到未知数x的值。

平方根法的步骤如下：

1. 对矩阵A进行平方根分解，即将A分解成A=LL^T，其中L是一个下三角矩阵。

2. 对向量b进行前代，求解方程Ly=b，得到向量y的值。

3. 对向量y进行回代，求解方程L^Tx=y，得到未知数向量$x$的值。

平方根法具有以下优点：

1. 算法稳定，不会出现数值精度问题。

2. 算法复杂度低，时间复杂度为O(n^3)，比高斯消元法更加高效。

3. 对于任意的对称正定矩阵，都可以进行平方根分解，因此该方法具有广泛的适用性。

平方根法在实际应用中得到了广泛的应用，特别是在大规模线性方程组的求解中，如有限元方法中的求解、信号处理中的滤波等领域。

总结：

1. 矩阵的三角分解（LU分解）：

• 重点：将矩阵分解成下三角矩阵和上三角矩阵的乘积。
• 难点：计算下三角矩阵和上三角矩阵的元素值。
• 易错点：矩阵可能无法进行三角分解，需要判断是否可行。

1. 杜利特尔分解法：

• 重点：将矩阵分解成一个对角矩阵和一个下三角矩阵的乘积。
• 难点：计算下三角矩阵的元素值。
• 易错点：矩阵可能无法进行杜利特尔分解，需要判断是否可行。

1. 追赶法：

• 重点：将矩阵分解成一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积。
• 难点：计算下三角矩阵和上三角矩阵的元素值。
• 易错点：计算过程中可能会遇到除以0的情况，需要进行特判处理。

1. 解对称正定矩阵方程组的平方根法：

• 重点：将对称正定矩阵分解成一个下三角矩阵和它的转置矩阵的乘积。
• 难点：计算下三角矩阵的元素值。
• 易错点：如果对称正定矩阵不满足条件，可能无法进行平方根分解。