From b9e387d39447a29ace0b0bb42775b01ca586f8ba Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Manuel Thalmann Date: Wed, 11 Jan 2023 17:51:08 +0100 Subject: [PATCH] Add chapter on errors in matrices --- .../Zusammenfassung.md | 118 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 118 insertions(+) diff --git a/Notes/Semester 3/HM1 - Höhere Mathematik/Zusammenfassung.md b/Notes/Semester 3/HM1 - Höhere Mathematik/Zusammenfassung.md index a5f830d..ecadd16 100644 --- a/Notes/Semester 3/HM1 - Höhere Mathematik/Zusammenfassung.md +++ b/Notes/Semester 3/HM1 - Höhere Mathematik/Zusammenfassung.md @@ -56,6 +56,8 @@ - [$QR$-Zerlegung](#qr-zerlegung) - [Housholder-Matrizen](#housholder-matrizen) - [Vorgang](#vorgang) + - [Fehlerrechnung bei linearen Gleichungssystemen](#fehlerrechnung-bei-linearen-gleichungssystemen) + - [Vektor- und Matrixnormen](#vektor--und-matrixnormen) - [Formelbuchstaben](#formelbuchstaben) - [Glossar](#glossar) @@ -881,9 +883,125 @@ def qrSolve(A, b): Qi[i:,i:] = H R = Qi @ R Q = Q @ Qi.T + R[i + 1:,i:i + 1] = zeros((n - (i + 1), 1)) return linalg.solve(R, Q.T @ b) ``` +### Fehlerrechnung bei linearen Gleichungssystemen +Ähnlich wie herkömmliche Gleichungen, können Gleichungssysteme nicht mit eindeutiger Genauigkeit berechnet werden. Es entsteht ein Fehler. + +
+ +***Fehler bei linearen Gleichungssystemen:*** + +$$A \cdot \tilde{x} = \tilde{b} = b + \Delta b$$ + +$$\Delta x = \tilde{x} - x$$ + +
+
+ + - $A$: Matrix eines linearen Gleichungssystems + - $b$: Gewünschtes Ergebnis des Gleichungssystems + - $\tilde{b}$: Ergebnis des Gleichungssystems unter Verwendung von $\tilde{x}$ in $A \cdot \tilde{x}$ + - $\Delta b$: Residuum: Die Differenz von $b$ und $\tilde{b}$ + - $x$: Genaue Lösung + - $\tilde{x}$: Näherungslösung von $x$ + - $\Delta x$: Der Fehler der Näherungslösung $\tilde{x}$ + +
+ +#### Vektor- und Matrixnormen + +
+ +***Vektornormen:*** + +$1$-Norm, Summen-Norm: + +$$||x||_1 = \sum_{i = 1}^n|x_i|$$ + +$2$-Norm, euklidische Norm: + +$$||x||_2 = \sqrt{\sum_{i = 1}^n x_i^2}$$ + +$\infin$-Norm, Maximum-Norm: + +$$||x||_\infin = \max_{i = 1, \dots, n}|x_i|$$ + +
+ +
+ +***Matrixnormen:*** + +$1$-Norm, Spaltensummen-Norm: + +$$||A||_1 = \max_{j=1, \dots, n}\sum_{i = 1}^n|a_{ij}|$$ + +$2$-Norm, Spektral-Norm: + +$$||A||_2 = \sqrt{\rho(A^T \cdot A)}$$ + +$\infin$-Norm, Zeilensummen-Norm: + +$$||A||_\infin = \max_{i = 1, \dots, n}\sum_{j = 1}^n|a_{ij}|$$ + +
+ +Folgendes gilt für die Abschätzung von Vektoren und Matrizen: + +
+ +***Fehlerabschätzung von Vektoren und Matrizen:*** + +Für die Gleichung $A \cdot x = b$ und die dazugehörige Approximation $A \cdot \tilde{x} = \tilde{b}$ gilt: + +Absoluter Fehler: + +$$||x - \tilde{x}|| \le ||A^{-1}|| \cdot ||b - \tilde{b}||$$ + +Falls $||b|| \not = 0$ gilt zudem: + +Relativer Fehler: + +$$\frac{||x - \tilde{x}||}{||x||} \le ||A|| \cdot ||A^{-1}|| \cdot \frac{||b - \tilde{b}||}{||b||}$$ + +
+ +
+ +***Konditionszahl:*** + +Die Konditionszahl $cond(A)$ einer Matrix $A$ berechnet sich wie folgt: + +$$cond(A) = ||A|| \cdot ||A^{-1}||$$ + +Eine hohe Konditionszahl $cond(A)$ bedeutet, dass kleine Fehler im Vektor $b$ zu grossen Fehlern im Ergebnis $x$ führen können. In diesem Fall ist eine Matrix schlecht konditioniert. + +
+ +
+ +***Fehlerabschätzung von Matrizen mit Fehlern:*** + +Sollte auch die Matrix $A$ fehlerhaft sein (fehlerhafte Matrix $\tilde{A}$), gilt der nachstehende Satz unter folgender Bedingung: + +$$cond(A) \cdot \frac{||A - \tilde{A}||}{||A||} < 1$$ + +dann gilt: + +Relativer Fehler: + +$$\frac{||x - \tilde{x}||}{||x||} \le + \frac{cond(A)}{1 - cond(A) \cdot \frac{||A - \tilde{A}||}{||A||}} \cdot + \left( + \frac{||A - \tilde{A}||}{||A||} + + \frac{||b - \tilde{b}||}{||b||} + \right)$$ + +
+ ## Formelbuchstaben