LUP-разложение

Эта статья находится на начальном уровне проработки, в одной из её версий выборочно используется текст из источника, распространяемого под свободной лицензией
Материал из энциклопедии Руниверсалис

LUP-разложение (LUP-декомпозиция) — представление данной матрицы [math]\displaystyle{ A }[/math] в виде произведения [math]\displaystyle{ PA = LU }[/math] где матрица [math]\displaystyle{ L }[/math] является нижнетреугольной с единицами на главной диагонали, [math]\displaystyle{ U }[/math] — верхнетреугольная общего вида, а [math]\displaystyle{ P }[/math] — т. н. матрица перестановок, получаемая из единичной матрицы путём перестановки строк или столбцов. Такое разложение можно осуществить для любой невырожденной матрицы. LUP-разложение используется для вычисления обратной матрицы по компактной схеме, вычисления решения системы линейных уравнений. По сравнению с алгоритмом LU-разложения алгоритм LUP-разложения может обрабатывать любые невырожденные матрицы и при этом обладает более высокой вычислительной устойчивостью.

Алгоритм LUP-разложения

Пусть [math]\displaystyle{ A=(a_{ij}) }[/math], [math]\displaystyle{ L=(l_{ij}) }[/math], [math]\displaystyle{ U=(u_{ij}) }[/math]. На практике как правило вместо матрицы перестановок P используют вектор перестановок получаемый из вектора [math]\displaystyle{ p_{i}=(1, 2, ..., n) }[/math] путём перестановки элементов соответствующих номерам строк переставляемых в матрице P. Например, если

[math]\displaystyle{ P = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{pmatrix} }[/math]

то [math]\displaystyle{ p = (2, 1, 3) }[/math] так как матрица P получена путём перестановки первой и второй строки. Вычисление LUP-разложения ведётся в несколько шагов. Пусть матрица C = A. На каждом i-м шаге сначала производится поиск опорного (ведущего) элемента — максимального по модулю элемента среди элементов i-го столбца, находящихся не выше i-й строки, после чего строка с опорным элементом меняется местами с i-й строкой. Одновременно производится такой же обмен в матрице P. При этом, если матрица невырождена, то опорный элемент гарантированно будет отличен от нуля. После этого все элементы текущего i-го столбца, находящиеся ниже i-й строки, делятся на опорный. Далее из всех элементов [math]\displaystyle{ c_{jk} }[/math] находящихся ниже i-й строки и i-го столбца (то есть таких что j>i и k>i) вычитается произведение [math]\displaystyle{ c_{ji}c_{ik} }[/math]. После этого счётчик i увеличивается на единицу и процесс повторяется пока i<n где n — размерность исходной матрицы. После того как все шаги будут выполнены матрица C будет представлять собой следующую сумму:

[math]\displaystyle{ C = L+U-E }[/math]

где E — единичная матрица.

В алгоритме используется три вложенных линейных цикла так что общую сложность алгоритма можно оценить как O(n³).

Реализация алгоритма на языке C++

Ниже представлен программный код приведённого выше алгоритма на языке C++. Здесь Matrix — некоторый контейнер, поддерживающий операцию индексирования. Обратите внимание, что отсчёт ведётся с нуля, а не с единицы.

void LUP(const Matrix &A, Matrix &C, Matrix &P) {
    //n - размерность исходной матрицы
    const int n = A.Rows();

    C = A;

    //загружаем в матрицу P единичную матрицу
    P = IdentityMatrix();

    for( int i = 0; i < n; i++ ) {
        //поиск опорного элемента
        double pivotValue = 0;
        int pivot = -1;
        for( int row = i; row < n; row++ ) {
            if( fabs(C[ row ][ i ]) > pivotValue ) {
                pivotValue = fabs(C[ row ][ i ]);
                pivot = row;
            }
        }
        if( pivotValue != 0 ) {
           //меняем местами i-ю строку и строку с опорным элементом
           P.SwapRows(pivot, i);
           C.SwapRows(pivot, i);
           for( int j = i+1; j < n; j++ ) {
               C[ j ][ i ] /= C[ i ][ i ];
               for( int k = i+1; k < n; k++ ) 
                   C[ j ][ k ] -= C[ j ][ i ] * C[ i ][ k ];
           }
        }
    }
}

//теперь матрица C = L + U - E

Литература