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Kondition: Spektralnorm
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 11:20 Di 07.11.2006
Autor: Karl_Pech

Hallo zusammen,


Ich komme bei folgender Aufgabe nicht weiter


Aufgabe
Es sei [mm]S\in\mathbb{R}^{n\times n}[/mm] eine symmetrische Matrix mit den Eigenwerten [mm]0 \le \left|\lambda_1\right| \le \dotsb \le \left|\lambda_n\right|[/mm]. Zeigen Sie:


[mm]\operatorname{cond}_2 S = \left\|S\right\|_2\left\|S^{-1}\right\|_2 = \frac{\left|\lambda_n\right|}{\left|\lambda_1\right|}[/mm].


Hinweis: [mm]S[/mm] läßt sich diagonalisieren: [mm]S = TDT^H[/mm], wobei [mm]T[/mm] spaltenweise die Eigenvektoren und die Diagonalmatrix [mm]D[/mm] die Eigenwerte von [mm]S[/mm] enthält.


Ich weiß leider keinen Ansatz für diese Aufgabe. Ich habe diese Diagonalisierung anhand einer [mm]2\times 2\texttt{-Matrix}[/mm] ausprobiert aber selbst da kam ich nicht sehr weit:


[mm]\begin{pmatrix} v_1^{(1)} & v_1^{(2)}\\ v_2^{(1)} & v_2^{(2)} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \lambda_1 & 0\\ 0 & \lambda_2 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} v_1^{(1)} & v_2^{(1)}\\ v_1^{(2)} & v_2^{(2)} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} v_1^{(1)} & v_1^{(2)}\\ v_2^{(1)} & v_2^{(2)} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \lambda_1v_1^{(1)} & \lambda_1v_2^{(1)}\\ \lambda_2v_1^{(2)} & \lambda_2v_2^{(2)} \end{pmatrix}[/mm]


Jetzt kann man einerseits so weiter umformen:


[mm]= \left(v^{(1)},v^{(2)}\right)\begin{pmatrix}Sv^{(1)}\\Sv^{(2)}\end{pmatrix}[/mm]


Allerdings sehe ich nicht, wie man hier noch weiterumformen könnte.


Oder aber man multipliziert weiter aus:


[mm]= \begin{pmatrix} v_1^{(1)}\lambda_1v_1^{(1)} + v_1^{(2)}\lambda_2v_1^{(2)} & v_1^{(1)}\lambda_1v_2^{(1)} + v_1^{(2)}\lambda_2v_2^{(2)}\\ v_2^{(1)}\lambda_1v_1^{(1)} + v_2^{(2)}\lambda_2v_1^{(2)} & v_2^{(1)}\lambda_1v_2^{(1)} + v_2^{(2)}\lambda_2v_2^{(2)} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} v_1^{(1)}\lambda_1v_1^{(1)} & v_1^{(1)}\lambda_1v_2^{(1)}\\ v_2^{(1)}\lambda_1v_1^{(1)} & v_2^{(1)}\lambda_1v_2^{(1)} \end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} v_1^{(2)}\lambda_2v_1^{(2)} & v_1^{(2)}\lambda_2v_2^{(2)}\\ v_2^{(2)}\lambda_2v_1^{(2)} & v_2^{(2)}\lambda_2v_2^{(2)} \end{pmatrix}[/mm]


Aber auch hier ist nicht ganz klar wieso das [mm]S[/mm] ist? Und für den allgemeinen Fall ist mir noch nichts Sinnvolles eingefallen...


Wäre schön, wenn mir jemand einen Ansatz/Idee geben könnte?


Danke!



Viele Grüße
Karl





        
Bezug
Kondition: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 12:58 Di 07.11.2006
Autor: mathemaduenn

Hallo Karl,
Der Trick ist:
1. Die Spektralnorm ist bzgl. orthogonaler Transformationen inveriant, d.h. [mm]||S||_2=||D||_2[/mm]

2. Die Inverse von S läßt sich direkt hinschreiben. Invertieren des Produkts=vertauschen und einzeln invertieren.

Kommst Du damit weiter.
viele Grüße
mathemaduenn

Bezug
                
Bezug
Kondition: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 01:14 Mi 08.11.2006
Autor: Karl_Pech

Hallo mathemaduenn,


> Hallo Karl,
>  Der Trick ist:
>  1. Die Spektralnorm ist bzgl. orthogonaler
> Transformationen inveriant, d.h. [mm]||S||_2=||D||_2[/mm]
>  
> 2. Die Inverse von S läßt sich direkt hinschreiben.
> Invertieren des Produkts=vertauschen und einzeln
> invertieren.


Also ich kann das ja folgendermaßen umformen:


[mm]S = \left(TDT^H\right)^{-1} = \left(T^{-1}\right)^HD^{-1}T^{-1}[/mm]


und aus 1. schließe ich sofort, daß [mm]\left\|D\right\|_2 = \sqrt{\rho\left(DD^H\right)} = \sqrt{\rho\left(D^2\right)} = \left|\lambda_n\right|[/mm], wobei ich dann noch schauen muß, wie ich das mit der Invarianz zeige.


Aber wie sehe ich, daß [mm]\left\|\left(T^{-1}\right)^HD^{-1}T^{-1}\right\|_2 = \tfrac{1}{\left|\lambda_1\right|}[/mm] gilt?


Irgendwie leuchtet es mir noch nicht so ein ... oder es ist einfach schon etwas spät... [saumuede]!


Danke!



Grüße
Karl





Bezug
                        
Bezug
Kondition: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 10:05 Mi 08.11.2006
Autor: mathemaduenn

Hallo Karl,
>
> [mm]S = \left(TDT^H\right)^{-1} = \left(T^{-1}\right)^HD^{-1}T^{-1}[/mm]
>  
>
> und aus 1. schließe ich sofort, daß [mm]\left\|D\right\|_2 = \sqrt{\rho\left(DD^H\right)} = \sqrt{\rho\left(D^2\right)} = \left|\lambda_n\right|[/mm],
> wobei ich dann noch schauen muß, wie ich das mit der
> Invarianz zeige.

Ich sehe gerade unbedingt brauchst Du das gar nicht dafür kannst. Das bei symmetrischem A die Eigenwerte von A^TA gleich den Quadraten der Eigenwerte von A sind ist auch so ersichtlich.
[mm] $A^T*A*x=A*A*x=A*(\lambda [/mm] *x [mm] )=\lambda*(Ax)=\lambda^2*x [/mm] $

>
> Aber wie sehe ich, daß
> [mm]\left\|\left(T^{-1}\right)^HD^{-1}T^{-1}\right\|_2 = \tfrac{1}{\left|\lambda_1\right|}[/mm]
> gilt?

Zunächst: [mm] T^{-1}=T^H [/mm]
Für [mm] A^{-1} [/mm]
[mm] $Ax=\lambda [/mm] x$
[mm] $x=A^{-1} \lambda [/mm] x$
[mm] $A^{-1}x=\bruch{1}{\lambda}x$ [/mm]
Wenn [mm] \lambda [/mm] also ein Eigenwert von A dann ist [mm] \bruch{1}{\lambda} [/mm] Eigenwert von [mm] A^{-1} [/mm]
So jetzt habe ich Dich mit einem 2. WEg verwirrt stimmts aber ohne Diagonalähnlichkeit finde ich' irgendwie schöner.
gruß
mathemaduenn


Bezug
                                
Bezug
Kondition: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 14:43 Mi 08.11.2006
Autor: Karl_Pech

Hallo mathemaduenn!


Vielen Dank für die Hilfe! Ich hätte jetzt nicht gedacht, daß es ohne TDT geht. Ich sollte mir das mal endlich merken:


[mm]Ax = \lambda x[/mm].


Das scheint der Schlüssel für viele Aufgaben solcher Art zu sein. ;-)



Grüße
Karl





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