Articulo de referencia

Descomposición LU en bloques

En álgebra lineal , una descomposición LU por bloques es una descomposición matricial de una matriz por bloques en una matriz triangular por bloques inferior L y una matriz tria...

En álgebra lineal , una descomposición LU por bloques es una descomposición matricial de una matriz por bloques en una matriz triangular por bloques inferior L y una matriz triangular por bloques superior U. Esta descomposición se utiliza en análisis numérico para reducir la complejidad de la fórmula de la matriz por bloques. [ 1 ]

Descomposición del bloque LDU

(ABdoD)=(I0doA1I)(A00DdoA1B)(IA1B0I){\displaystyle {\begin{pmatrix}A&B\\C&D\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}I&0\\CA^{-1}&I\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}A&0\\0&D-CA^{-1}B\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}I&A^{-1}B\\0&I\end{pmatrix}}}

Descomposición de Cholesky en bloques

Consideremos una matriz de bloques :

(ABdoD)=(IdoA1)A(IA1B)+(000DdoA1B),{\displaystyle {\begin{pmatrix}A&B\\C&D\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}I\\CA^{-1}\end{pmatrix}}\,A\,{\begin{pmatrix}I&A^{-1}B\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}0&0\\0&D-CA^{-1}B\end{pmatrix}},}

donde la matrizA{\displaystyle {\begin{matrix}A\end{matrix}}}se supone que no es singular, I{\displaystyle {\begin{matrix}I\end{matrix}}}es una matriz identidad con la dimensión adecuada, y0{\displaystyle {\begin{matrix}0\end{matrix}}}es una matriz cuyos elementos son todos cero.

También podemos reescribir la ecuación anterior utilizando las semimatrices:

(ABdoD)=(A12doA2)(A2A12B)+(000Q12)(000Q2),{\displaystyle {\begin{pmatrix}A&B\\C&D\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}A^{\frac {1}{2}}\\CA^{-{\frac {*}{2}}}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}A^{\frac {*}{2}}&A^{-{\frac {1}{2}}}B\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}0&0\\0&Q^{\frac {1}{2}}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}0&0\\0&Q^{\frac {*}{2}}\end{pmatrix}},}

donde el complemento de Schur deA{\displaystyle {\begin{matrix}A\end{matrix}}} en la matriz de bloques se define por

Q=DdoA1B{\displaystyle {\begin{matrix}Q=D-CA^{-1}B\end{matrix}}}

y las semimatrices se pueden calcular mediante la descomposición de Cholesky o la descomposición LDL . Las semimatrices satisfacen que

A12A2=A;A12A12=I;A2A2=I;Q12Q2=Q.{\displaystyle {\begin{matrix}A^{\frac {1}{2}}\,A^{\frac {*}{2}}=A;\end{matrix}}\qquad {\begin{matrix}A^{\frac {1}{2}}\,A^{-{\frac {1}{2}}}=I;\end{matrix}}\qquad {\begin{matrix}A^{-{\frac {*}{2}}}\,A^{\frac {*}{2}}=I;\end{matrix}}\qquad {\begin{matrix}Q^{\frac {1}{2}}\,Q^{\frac {*}{2}}=Q.\end{matrix}}}

Por lo tanto, tenemos

(ABdoD)=LU,{\displaystyle {\begin{pmatrix}A&B\\C&D\end{pmatrix}}=LU,}

dónde

LU=(A120doA20)(A2A12B00)+(000Q12)(000Q2).{\displaystyle LU={\begin{pmatrix}A^{\frac {1}{2}}&0\\CA^{-{\frac {*}{2}}}&0\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}A^{\frac {*}{2}}&A^{-{\frac {1}{2}}}B\\0&0\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}0&0\\0&Q^{\frac {1}{2}}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}0&0\\0&Q^{\frac {*}{2}}\end{pmatrix}}.}

La matrizLU{\displaystyle {\begin{matrix}LU\end{matrix}}}puede descomponerse de manera algebraica en

L=(A120doA2Q12)  anorted  U=(A2A12B0Q2).{\displaystyle L={\begin{pmatrix}A^{\frac {1}{2}}&0\\CA^{-{\frac {*}{2}}}&Q^{\frac {1}{2}}\end{pmatrix}}\mathrm {~~y~~} U={\begin{pmatrix}A^{\frac {*}{2}}&A^{-{\frac {1}{2}}}B\\0&Q^{\frac {*}{2}}\end{pmatrix}}.}

Véase también

Referencias

  1. Gallivan, KA; Plemmons, RJ; Sameh, AH (1990). "Algoritmos paralelos para cálculos de álgebra lineal densa" . SIAM Review . 32 (1): 94– 95. ISSN 0036-1445 . Consultado el 24 de junio de 2025 .