Pozitif Tanımlı Matris Denetleyici

Simetrik matrisin a, b, c girdilerini girin.

Sonuç

Pozitif tanımlı
5,00
2,00

Nasıl hesaplanır?

Satırları (a, b) ve (b, c) olan simetrik matrisin üç farklı elemanını girersiniz. Araç det = a·c − b² değerini hesaplar ve şu testleri sırayla uygular: a > 0 ve det > 0 ise pozitif tanımlı; a < 0 ve det > 0 ise negatif tanımlı; a ≥ 0, c ≥ 0 ve det ≥ 0 ise pozitif yarı tanımlı; a ≤ 0, c ≤ 0 ve det ≥ 0 ise negatif yarı tanımlı; geri kalan her durum belirsiz sayılır. Matris a, b, c değerlerinden kurulduğu için tasarım gereği simetriktir. Determinant ve a değeri 2 ondalıkla gösterilir. Girdiler negatif ya da sıfır olabilen sıradan sayılardır.

Örnek hesaplama

a = 2, b = −1, c = 3 olan matrisi alalım. Determinant = 2 × 3 − (−1)² = 6 − 1 = 5,00. Baştaki eleman a = 2 sıfırdan büyük ve determinant 5 de sıfırdan büyük; ilk test sağlandığı için matris pozitif tanımlıdır. Kontrol olarak iki özdeğer de, (5 ± √5) / 2, pozitiftir (yaklaşık 1,38 ve 3,62). b'yi 2 yaparsanız det = 6 − 4 = 2 olur, yine pozitif tanımlıdır; b = 3 ise det = −3 çıkar ve matris belirsiz olur.

Bu örneği dene →

Sık yapılan hatalar

  • Yarı tanımlılık için yalnızca a ve determinanta bakmak. Sıfıra izin verildiğinde c de kontrol edilmelidir; a = 0, b = 0, c = −1 için araç doğru olarak negatif yarı tanımlı der.
  • Simetrik olmayan bir matris girmek. Araç köşegen dışı iki konum için tek bir b değeri alır; [[1, 2], [3, 1]] için önce simetrik hâle getirmelisiniz, örneğin b = (2 + 3) / 2.
  • Pozitif determinantı pozitif tanımlılığın kanıtı saymak. a negatif ve det pozitifse iki özdeğer de negatiftir; matris negatif tanımlıdır.
  • Elemanların rollerini karıştırmak. [[a, b], [b, c]] matrisinde a ve c köşegendedir, b köşegen dışında tekrar eden elemandır.
  • 3×3 veya daha büyük matris için sonuç beklemek. Bu araç yalnızca 2×2 matrisleri sınıflandırır.

Bu hesaplama hakkında

[[a, b], [b, c]] şeklinde yazılan 2×2 simetrik bir matris için tanımlılık durumu — temsil ettiği ikinci dereceden formun her zaman pozitif mi, her zaman negatif mi yoksa karışık mı olduğu — doğrudan iki sayıdan okunabilir: baş eleman a ve determinant, det = ac − b². Sylvester kriterinin 2×2 duruma uygulanmasıyla, matris a sıfırdan büyük ve determinant sıfırdan büyükse pozitif tanımlıdır; a, c ve determinantın üçü de en az sıfırsa pozitif yarı tanımlıdır (eşitliğe izin verilir — baş minörler tek başına yarı tanımlılığı belirlemediğinden her iki köşegen elemanın da kontrol edilmesi gerekir), negatif yarı tanımlılık ise bunun aynadaki karşılığıdır; a sıfırdan küçük ve determinant sıfırdan büyükse negatif tanımlıdır; determinant negatif olduğunda ise matris yöne bağlı olarak hem pozitif hem negatif değerler ürettiğinden belirsizdir.

Bu sınıflandırma, lineer cebir ve uygulamalarında önemlidir: optimizasyonda, bir fonksiyonun kritik noktadaki Hessian matrisinin o noktanın yerel minimum olması için pozitif tanımlı olması gerekir (yerel maksimum için negatif tanımlı, eyer noktası için belirsiz); istatistikte geçerli bir kovaryans matrisinin pozitif yarı tanımlı olması gerekir; sayısal yöntemlerde ise pozitif tanımlılık, belirli matris ayrıştırmalarının (Cholesky ayrıştırması gibi) var olduğunu garanti eder.

Bu faydalı oldu mu?

En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.

Yorumlar (1)

  • Editör ekibi

    Hessian tabanlı bir testte sınır durumlar dikkat ister. a = 1, b = 1, c = 1 olan matris, determinantı 0,00 ile Pozitif yarı tanımlı çıkar; bu, yalnızca ikinci türev testiyle minimum denemeyeceği anlamına gelir. a = 1, b = 2, c = 1 gibi bir çift ise determinantı -3,00 ve Belirsiz sonucu verir, yani eyer noktası. Araç yalnızca 2 çarpı 2 simetrik matrislerle çalışır. Hangi boyutlu matrislere ihtiyaç duyuyorsunuz?

Popüler hesaplayıcılar

Tüm Hesaplayıcılar