Interested Article - Алгоритм Барейса
- 2020-10-04
- 1
Алгоритм Барейса — алгоритм вычисления определителя или приведения к ступенчатому виду матрицы с целыми элементами с помощью исключительно целочисленной арифметики. Назван именем . Любое деление , выполняемое по алгоритму, гарантирует точное деление (без остатка ). Метод может быть использован также для вычисления определителя матрицы с (приблизительными) вещественными элементами, что исключает ошибки округления , за исключением ошибок, уже присутствующих во входных данных.
История
Общий алгоритм Барейса отличается от одноимённого алгоритма для обращения матриц Тёплица .
В некоторых испаноязычных странах алгоритм известен также как алгоритм Барейса — Монтанте , поскольку Рене Марио Монтанте Пардо, профессор автономного университета штата Нуэво Леон в Мексике , популяризовал метод среди студентов.
Обзор
Определение определителя использует только операции умножения, сложения и вычитания . Очевидно, что определитель будет целым, если все элементы матрицы целые. Однако фактическое вычисление определителя, исходя чисто из определения или используя формулу Лейбница , непрактично, поскольку требует операций.
Метод Гаусса имеет сложность , но использует деление, которое приводит к ошибкам округления в случае реализации с помощью арифметики с плавающей запятой .
можно избежать, если все числа хранить как дроби вместо чисел с плавающей запятой. Однако размер каждого элемента растёт экспоненциально в зависимости от числа строк .
Барейс поставил вопрос проведения исключений в целых числах, сохраняя при этом величину промежуточных коэффициентов достаточно маленькой. Предложено два алгоритма :
- Алгоритм без деления — осуществляет сведение матрицы к треугольному виду вообще без операции деления.
- Алгоритм без остатков — использует деление для уменьшения промежуточных значений, но, вследствие , преобразование остаётся целым (деление имеет нулевой остаток).
Для полноты Барейс предложил также методы исключений без умножения, но с дробями .
Алгоритм
Вычислительная структура этого алгоритма представляет собой простой тройной цикл, как и в обычном методе Гаусса . Однако в этом случае матрица модифицируется так, что каждый элемент содержит ведущий главный минор [M] k, k . Правильность алгоритма легко показывается индукцией по k .
-
Входные данные: M —
матрица
в предположении, что все ведущие главные миноры не нулевые. - Положим
-
Для всех
k
от 1 до
n-1
:
-
Для всех
i
от
k+1
до
n
:
-
Для всех
j
от
k+1
до
n
:
- Положим
-
Для всех
j
от
k+1
до
n
:
-
Для всех
i
от
k+1
до
n
:
-
Выходные данные: Матрица изменена
,
каждый элемент M k, k содержит ведущий главный минор ,
значение содержит определитель исходной матрицы M.
Если предположение о неравенству нулю главных миноров окажется неверным, то есть , а некоторые , то мы можем переставить строки k-1 и i местами, сменив знак конечного значения.
Анализ
Во время выполнения алгоритма Барейса любое вычисленное целое является определителем подматрицы входной матрицы. Это позволяет с помощью неравенства Адамара ограничить размер целых чисел. В остальном алгоритм Барейса можно рассматривать как вариант метода Гаусса , который требует фактически того же числа арифметических операций.
Отсюда следует, что для матрицы с максимальным (абсолютным) значением для каждого элемента алгоритм Барейса работает за O( n 3 ) элементарных операций с ограничением на абсолютную величину промежуточных значений. Вычислительная сложность алгоритма тогда составляет при использовании элементарной арифметики или при использовании .
Примечания
- .
- ↑ , с. 565—578.
- .
- .
Литература
- Middeke J., Jeffrey D.J., Koutschan C. Common Factors in Fraction-Free Matrix Decompositions // Math.Comput.Sci. — 2020. — doi : .
- Erwin H. Bareiss. // Mathematics of Computation. — 1968. — Т. 22 , вып. 103 . — С. 565—578 . — doi : . — .
- Erwin H. Bareiss. . — 1966. (Содержит ясное описание последовательности операций)
- Chee Keng Yap. Fundamental Problems of Algorithmic Algebra // Oxford University Press. — 2000.
- 2020-10-04
- 1