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凸优化有关的数值线性代数知识四：分块消元与Schur补

2020-12-21 10:01:20 阅读：454 来源： 互联网

标签：Schur 求解浮点运算分块矩阵计算消元

四、分块消元与Schur补

消除部分变量
逆矩阵引理

消除部分变量

考虑Ax=b，将变量 $x \in R^n$ 分为凉快或两个子向量

$x=\begin{bmatrix} x_1 \\x_2\end{bmatrix},x_1 \in R^{n_1},x_2 \in R^{n_2}$

对线性方程组Ax=b做同样的划分，

$\begin{bmatrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\x_2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} b_1 \\ b_2 \end{bmatrix}$

其中 $A_{11}\in R^{n_1\times n_1},A_{22}\in R^{n_2 \times n_2}$

假设 $A_{11}$ 可逆，则按以下方式消去 $x_1$ ， $x_1=A_{11}^{-1}(b_1-A_{12}x_2)$ ，再将其代入第二个方程

得到

$A_{21}x_1+A_{22}x_2=b_2 \\ \Leftrightarrow A_{21}A_{11}^{-1}(b_1-A_{12}x_2)+A_{22}x_2=b_2 \\ \Leftrightarrow (A_{22}-A_{21}A_{11}^{-1}A_{12})x_2=b_2-A_{21}A_{11}^{-1}b_1$

其中 $S=A_{22}-A_{21}A_{11}^{-1}A_{12}$ 是矩阵A的第一个分块矩阵 $A_{11}$ 的Schur补。当且仅当A非奇异时，Schur补S是非奇异矩阵。

通过分块消元求解线性方程组

给定非奇异线性方程组Ax=b，其中 $A_{11}$ 非奇异：

计算 $A_{11}^{-1}A_{12}$ 和 $A_{11}^{-1}b_1$
计算 $S=A_{22}-A_{21}A_{11}^{-1}A_{12}$ 和 $\hat{b}=b_2-A_{21}A_{11}^{-1}b_1$
求解 $Sx_2=\hat{b}$ 确定 $x_2$
求解 $A_{11}x_1=b_1-A_{12}x_2$ 确定 $x_1$

分块消元法的复杂度分析

f表示对 $A_{11}$ 进行因式分解的计算成本，s表示 $A_{11}$ 完成相应的求解步骤所需要的计算成本。

计算 $A_{11}^{-1}A_{12}$ 和 $A_{11}^{-1}b_1$ ，对 $A_{11}$ 进行因式分解，再加上求解两个乘法需要的 $n_2+1$ 次浮点运算，共需要 $f+(n_2+1)s$
计算 $S=A_{22}-A_{21}A_{11}^{-1}A_{12}$ 和 $\hat{b}=b_2-A_{21}A_{11}^{-1}b_1$ ，计算 $A_{21}A_{11}^{-1}A_{12}$ 需要 $2n_2^2n_1$ ，再加上 $n_2 \times n_2$ 的矩阵减法，成本为 $n_2^2$ ，计算 $\hat{b}=b_2-A_{21}A_{11}^{-1}b_1$ 的成本不如计算S的成本阶次高，因此只需考虑计算S的成本。
求解 $Sx_2=\hat{b}$ 确定 $x_2$ ，对该方程求解需要分解S，再求解，成本为 $(2/3)n_2^3$ 。
求解 $A_{11}x_1=b_1-A_{12}x_2$ 确定 $x_1$ ，计算 $b_1-A_{12}x_2$ 需要 $2n_1n_2+n_1$ 次浮点运算，求解方程组可以利用1中的 $A_{11}$ 的分解结果，因而秩序执行求解步骤，成本为s。

故总成本： $f+n_2s+2n_2^2n_1+(2/3)n_2^3$

无结构矩阵消元：此时 $A_{11}$ 的分解为LU分解，于是 $f=(2/3)n_1^3$ ， $s=2n_1^2$ ，代入上式得到 $(2/3)(n_1+n_2)^3$

对角矩阵消元：f=0， $s=n_1$ ，代入 $f+n_2s+2n_2^2n_1+(2/3)n_2^3$ 得到 $2n_2^2n_1+(2/3)n_2^3$

逆矩阵引理

考虑线性方程组 $(A+BC)x=b,A \in R^{n \times n},B \in R^{n \times p},C \in R^{p \times n}$ ，引入新的变量 $y=Cx$ ，写成：

$\begin{bmatrix} A &B \\ C&-I \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x\\y \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} b\\0 \end{bmatrix}$

应用块消元，从第一个方程中得到 $x=A^{-1}(b-By)$ ，再将x代入第二个方程得到

$Cx-y=0\\ CA^{-1}(b-By)=y \\ CA^{-1}b=(I+CA^{-1}B)y$

$\Leftrightarrow y=(I+CA^{-1}B)^{-1}CA^{-1}b$

$\Leftrightarrow x=A^{-1}(b-B(I+CA^{-1}B)^{-1}CA^{-1}b)\\ \Leftrightarrow x=(A^{-1}-A^{-1}B(I+CA^{-1}B)CA^{-1})b$

因为b是任意向量，有以下结论

$(A+BC)^{-1}=A^{-1}-A^{-1}B(I+CA^{-1}B)CA^{-1}$

这就是逆矩阵定理。

求解(A+BC)x=b的计算成本：

如果A是对角元素不等于零的对角矩阵，B，C 是稠密矩阵，

（１）计算D=A+BC需要 $2pn^2$ 次浮点运算，再对D进行LU分解，需要 $(2/3)n^3$ 次浮点运算，总成本 $2pn^2+(2/3)n^3$

（２）用逆矩阵引理求解，即先计算 $y=(I+CA^{-1}B)^{-1}CA^{-1}b$ ，计算 $z=A^{-1}b$ 需要n次浮点运算，计算 $E=I+CA^{-1}B$ 需要 $2p^2n$ 次浮点运算，再求y，需要 $(2/3)p^3$ 次浮点运算，再计算 $x=A^{-1}(b-By)=A^{-1}b-A^{-1}By=a-A^{-1}By$ ，再求解ｘ需要2pn次浮点运算。

来源：https://blog.csdn.net/wangchy29/article/details/87917717

标签：Schur,求解,浮点运算,分块,矩阵,计算,消元
来源： https://blog.csdn.net/hyl1181/article/details/111305821