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Algorithme de résolution de systèmes linéaire par LU

Algorithme 8 Fonction RSLFactLU permettant de résoudre, par une fac-torisationLU, le système linéaire

Axxx “bbb

Aune matrice deMnpRqdéfinie positive etbbbPRn. Données : A : matrice deMnpRqdont les sous-matrices

principales sont inversibles définie positive, bbb : vecteur de Rn.

Résultat : xxx : vecteur de Rn.

1: Fonctionxxx Ð RSLFactLU ( A,bbb )

2: rL,Us ÐFactLUpAq Ź FactorisationLU

3: yyy ÐRSLTriInfpL,bbbq ŹRésolution du système Lyyy “bbb

4: xxx ÐRSLTriSuppU,yyyq ŹRésolution du système Uxxx “yyy

5: Fin Fonction

Il nous faut donc écrire la fonction FactLU

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 34 / 59

Soit APMnpKq admettant une factorisation LU.

§ On connait lapremière lignedeLùñon peut calculer lapremière lignedeU

§ On connait lapremière colonnedeUùñon peut calculer la première colonnedeU

‚ Etape 2 :

§ On connait ladeuxième lignedeL ùñon peut calculer ladeuxième lignedeUcar on connait la première ligne deU

§ On connait ladeuxième colonnede Uùñon peut calculer la deuxième colonnedeL car on connait la première colonne deL

‚ ...

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 35 / 59

Soit APMnpKq admettant une factorisation LU.

§ On connait lapremière lignedeLùñon peut calculer lapremière lignedeU

§ On connait lapremière colonnedeUùñon peut calculer la première colonnedeU

‚ Etape 2 :

§ On connait ladeuxième lignedeL ùñon peut calculer ladeuxième lignedeUcar on connait la première ligne deU

§ On connait ladeuxième colonnede Uùñon peut calculer la deuxième colonnedeL car on connait la première colonne deL

‚ ...

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Soit APMnpKq admettant une factorisation LU.

§ On connait lapremière lignedeLùñon peut calculer lapremière lignedeU

§ On connait lapremière colonnedeUùñon peut calculer la première colonnedeU

‚ Etape 2 :

§ On connait ladeuxième lignedeL ùñon peut calculer ladeuxième lignedeUcar on connait la première ligne deU

§ On connait ladeuxième colonnede Uùñon peut calculer la deuxième colonnedeL car on connait la première colonne deL

‚ ...

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 35 / 59

Soit APMnpKq admettant une factorisation LU.

§ On connait lapremière lignedeLùñon peut calculer lapremière lignedeU

§ On connait lapremière colonnedeUùñon peut calculer la première colonnedeU

‚ Etape 2 :

§ On connait ladeuxième lignedeL ùñon peut calculer ladeuxième lignedeUcar on connait la première ligne deU

§ On connait ladeuxième colonnede Uùñon peut calculer la deuxième colonnedeL car on connait la première colonne deL

‚ ...

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 35 / 59

Soit APMnpKq admettant une factorisation LU.

§ On connait lapremière lignedeLùñon peut calculer lapremière lignedeU

§ On connait lapremière colonnedeUùñon peut calculer la première colonnedeU

‚ Etape 2 :

§ On connait ladeuxième lignedeL ùñon peut calculer ladeuxième lignedeUcar on connait la première ligne deU

§ On connait ladeuxième colonnedeUùñon peut calculer la deuxième colonnedeLcar on connait la première colonne de L

‚ ...

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 35 / 59

Soit APMnpKq admettant une factorisation LU.

§ On connait lapremière lignedeLùñon peut calculer lapremière lignedeU

§ On connait lapremière colonnedeUùñon peut calculer la première colonnedeU

‚ Etape 2 :

§ On connait ladeuxième lignedeL ùñon peut calculer ladeuxième lignedeUcar on connait la première ligne deU

§ On connait ladeuxième colonnedeUùñon peut calculer la deuxième colonnedeLcar on connait la première colonne de L

‚ ...

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 35 / 59

Soit APMnpKq admettant une factorisation LU.

On connait lesi ´1 premières colonnes deL et lesi´1 premières lignes deU.

Peut-on calculer la colonne i deLet la ligne i deU?

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 35 / 59

Par récurrence, en supposant les i´1 premières colonnes deL et les i´1 premières lignes deU.

A

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 36 / 59

Par récurrence, en supposant les i´1 premières colonnes deL et les i´1 premières lignes deU.

A

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 36 / 59

A

Par récurrence, on suppose connues les i´1 premières colonnes deLet les i´1 premières lignes deU.

Peut-on calculer la colonne i deLet la ligne i deU?

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 37 / 59

A

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 37 / 59

A

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A

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 37 / 59

A

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Algorithme 9 R0

1: Calculer les matricesLetU

Algorithme 9 R1

1: Pouri Ð1ànfaire 2: Calculer la lignei deU. 3: Calculer la colonnei deL. 4: Fin Pour

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 38 / 59

Algorithme 9 R1

1: PouriÐ1ànfaire 2: Calculer la ligne i deU. 3: Calculer la colonne i deL.

4: Fin Pour

Algorithme 9 R2 1: PouriÐ1ànfaire

2: PourjÐ1ài´1faire

3: Upi,jq Ð0

4: Fin Pour

5: PourjÐiànfaire 6: Ui,jÐAi,j´

i´1

ÿ

k“1

Li,kUk,j 7: Fin Pour

8: PourjÐ1ài´1faire 9: Lj,iÐ0

10: Fin Pour 11: Li,iÐ1

12: PourjÐi`1ànfaire 13: Lj,iÐU1i,i

˜ Aj,i´

1

ÿ

k“1

Lj,kUk,i

¸

14: Fin Pour 15: Fin Pour

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 38 / 59

Algorithme 9 R2

10: Fin Pour 11: Li,iÐ1

14: Fin Pour 15:Fin Pour

Algorithme 9 R3

1:PouriÐ1ànfaire

11: Fin Pour 12: Li,iÐ1

16: Fin Pour 17:Fin Pour

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 38 / 59

Algorithme 9 R3

11: Fin Pour 12: Li,iÐ1

16: Fin Pour 17: Fin Pour

Algorithme 9 R4

1:PouriÐ1ànfaire 11: Fin Pour

12: PourjÐ1ài´1faire 13: Lj,iÐ0

14: Fin Pour 15: Li,iÐ1

16: PourjÐi`1ànfaire

17: S2Ð0

18: PourkÐ1ài´1faire 19: S2ÐS2`Lj,k˚Uk,i 20: Fin Pour

21: Lj,iÐ 1

Ui,ipAj,i´S2q.

22: Fin Pour 23:Fin Pour

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 38 / 59

Algorithme 9FonctionFactLU permet de calculer les matricesLetUdites matrice de factorisationLUassociée à la matriceA,telle que

ALU

Données : A : matrice deMnpKqdont les sous-matrices principales sont inversibles.

Résultat : L : matrice deMnpKqtriangulaire inférieure avecLi,i1,@iP v1,nw

U : matrice deMnpKqtriangulaire supérieure.

1:FonctionrL,Us ÐFactLU(A)

2: UÐOn Ź Onmatrice nullenˆn

3: LÐIn Ź Inmatrice identitéenˆn

4: PouriÐ1ànfaire

5: PourjÐiànfaire ŹCalcul de la ligneideU

6: S1Ð0

7: PourkÐ1ài´1faire 8: S1ÐS1`Lpi,kq ˚Upk,jq 9: Fin Pour

10: Upi,jq ÐApi,jq ´S1

11: Fin Pour

12: PourjÐi`1ànfaire ŹCalcul de la colonneideL

13: S2Ð0

14: PourkÐ1ài´1faire 15: S2ÐS2`Lpj,kq ˚Upk,iq 16: Fin Pour

17: Lpj,iq Ð pAj,i´S2q {Upi,iq.

18: Fin Pour 19: Fin Pour 20: Fin Fonction

Méthodes directes FactorisationLU 2020/10/16 39 / 59

Plan

1 Conditionnement

2 Méthodes directes Matrices particulières

Matrices diagonales

Matrices triangulaires inférieures Matrices triangulaires supérieures

Exercices et résultats préliminaires

Méthode de Gauss-Jordan

Ecriture algébrique

FactorisationLU

Résultats théoriques Utilisation pratique

FactorisationLDL˚ Factorisation de Cholesky

Résultats théoriques

Résolution d’un système linéaire Algorithme : Factorisation positive de Cholesky

FactorisationQR

La tranformation de Householder

Méthodes directes FactorisationLDL˚ 2020/10/16 40 / 59

Soit APMnpCqhermitienne inversible admettant une factorisationLU.

On pose

D“diagUetRD-1U.

R est alors triangulaire supérieure à diagonale unité. On a alors ALULDD-1ULDR.

A hermitienneA˚A ùñ AR˚pD˚L˚q “LpDRq Par unicité de la factorisationLU:

R˚L etD˚L˚DR ùñ R˚Let D˚D

Méthodes directes FactorisationLDL˚ 2020/10/16 41 / 59

Théorème 8: Factorisation LDL˚

Soit A P MnpCq une matrice hermitienne inversible admettant une factorisation LU.AlorsAs’écrit sous la forme

ALDL˚ (9)

D“diagUest une matrice à coefficients réels.

Corollaire 8.1:

Une matrice A P MnpCq admet une factorisation LDL˚ avec L P MnpCqmatrice triangulaire inférieure à diagonale unité etDPMnpRq matrice diagonale à coeffcients diagonaux strictement positifs si et seulement si la matrice Aest hermitienne définie positive.

Méthodes directes FactorisationLDL˚ 2020/10/16 42 / 59

Plan

1 Conditionnement

2 Méthodes directes Matrices particulières

Matrices diagonales

Matrices triangulaires inférieures Matrices triangulaires supérieures

Exercices et résultats préliminaires

Méthode de Gauss-Jordan

Ecriture algébrique

FactorisationLU

Résultats théoriques Utilisation pratique

FactorisationLDL˚ Factorisation de Cholesky

Résultats théoriques

Résolution d’un système linéaire Algorithme : Factorisation positive de Cholesky

FactorisationQR

La tranformation de Householder

Méthodes directes Factorisation de Cholesky 2020/10/16 43 / 59

Definition

Une factorisation régulière de Cholesky d’une matrice APMnpCq est une factorisation ABB˚B est une matrice triangulaire in-férieure inversible.

Si les coefficients diagonaux de B sont positifs, on parle alors d’une factorisation positive de Cholesky.

Théorème: Factorisation de Cholesky

La matrice APMnpCq admet une factorisation régulière de Cholesky si et seulement sila matrice Aest hermitienne définie positive. Dans ce cas, elle admet une unique factorisation positive.

Méthodes directes Factorisation de Cholesky 2020/10/16 44 / 59

Soit APMnpCqhermitienne définie positive etbbbPCn.On note B la matrice de factorisation positive de Cholesky deA.

Trouverxxx PCntel que

Axxx “bbb pðñ BB˚xxx “bbbq (10) est équivalent à

Trouverxxx PCnsolution de

B˚xxx “yyy (11) avecyyy PCnsolution de

Byyy “bbb. (12)

Méthodes directes Factorisation de Cholesky 2020/10/16 45 / 59

Soit APMnpCqhermitienne définie positive etbbbPCn.On note B la matrice de factorisation positive de Cholesky deA.

Trouverxxx PCntel que

Axxx “bbb pðñ BB˚xxx “bbbq (10)

est équivalent à

Trouverxxx PCnsolution de

B˚xxx “yyy (11) avecyyy PCnsolution de

Byyy “bbb. (12)

Méthodes directes Factorisation de Cholesky 2020/10/16 45 / 59

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