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行列が対称正定かどうかの判別

choleig を使用して行列が対称正定 (すべての固有値が正である対称行列) かどうかを判別します。

方法 1: コレスキー分解の試行

行列が対称正定かどうかをチェックする最も効率的な方法は、行列で chol を使用してみることです。因数分解が失敗した場合、行列は対称正定ではありません。

A = [1 -1 0; -1 5 0; 0 0 7]
A = 3×3

     1    -1     0
    -1     5     0
     0     0     7

try chol(A)
    disp('Matrix is symmetric positive definite.')
catch ME
    disp('Matrix is not symmetric positive definite')
end
ans = 3×3

    1.0000   -1.0000         0
         0    2.0000         0
         0         0    2.6458

Matrix is symmetric positive definite.

この方法の欠点は、行列が (固有値を正またはゼロにできる) 対称半正定かどうかもチェックするように拡張できないことです。

方法 2: 固有値のチェック

eig を使用して固有値すべてを計算し、それぞれの値をチェックするのは非効率的ですが、この方法を使用すると行列が対称半正定かどうかをチェックすることもできるため、柔軟性が向上します。ただし、小さな行列の場合、これらの方法の計算時間における違いはわずかであり、行列が対称正定かどうかはチェックされません。

d = eig(A)
d = 3×1

    0.7639
    5.2361
    7.0000

isposdef = all(d) > 0
isposdef = logical
   1

この方法を拡張し、コマンド all(d) >= 0 を使用して行列が対称半正定かどうかをチェックできます。

数値の考慮事項

ここで概説する方法では、同じ行列に対して異なる結果が返される可能性があります。どちらの計算にも丸め誤差が含まれるため、各アルゴリズムは A とは若干異なる行列の定性をチェックします。実際には、固有値はマシンの精度内で数値的にゼロになる場合があり、わずかに正またはわずかに負であるため、許容誤差の使用はよりロバストな比較方法です。

たとえば、行列に eps の次数で固有値がある場合、固有値が数値的にゼロで、行列が対称 "半" 正定としてより適切に分類された場合でも、比較 isposdef = all(d > 0) を使用すると true が返されます。

許容誤差を使用して比較を実行するために、変更されたコマンドを使用できます。

d = eig(A)
isposdef = all(d) > tol
issemidef = all(d) > -tol

許容誤差は 0 付近の半径を定義し、その半径内のすべての固有値はゼロとして処理されます。ほとんどの場合、絶対値が最も大きい固有値を考慮する許容誤差 length(d)*eps(max(d)) が適しています。

参考

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