linmeq
シルベスタおよびリアプノフ方程式ソルバー
呼び出し手順
[X(,sep)] = linmeq(task,A,(B,)C,flag,trans(,schur))
パラメータ
- task
方程式の型を定義する整数オプション:
- =1
シルベスタ方程式(1a) または (1b)を解きます ;
- =2
リアプノフ方程式(2a) または (2b)を解きます;
- =3
コレスキー分解 op(X) リアプノフ方程式 (3a) または (3b)を解きます.
- A
実数行列
- B
実数行列
- C
実数行列
- flag
(オプション) オプションを含む長さ3または2の整数ベクトル.
- task
= 1 : flag の長さは3です
- flag(1)
= 0 : 連続時間方程式 (1a)を解きます; そうでない場合, 離散時間方程式 (1b)を解きます.
- flag(2)
= 1 : A は (準) 上三角行列です;
- flag(2)
= 2 : A は上ヘッセンベルグ行列です;
- それ以外
A は一般形式です.
- flag(3)
= 1 : B は準上三角行列です;
- flag(3)
= 2 : B は上ヘッセンベルグ行列です;
- それ以外,
B は一般形式です.
- task
= 2 : flag の長さは2です
- flag(1)
0の場合, 連続時間方程式 (2a)を解きます; そうでない場合, 離散時間方程式 (2b)を解きます.
- flag(2)
= 1 : A は (準) 上三角行列, それ以外の場合, A は一般形式です.
- task
= 3 : flag hの長さは2です
- flag(1)
= 0 : 連続時間方程式 (3a)を解きます; そうでない場合, 離散時間方程式 (3b)を解きます.
- flag(2)
= 1 : A は (準) 上三角行列, それ以外の場合, A は一般形式です.
デフォルト: flag(1) = 0, flag(2) = 0 (, flag(3) = 0).
- trans
(オプション) 転置オプションを指定する整数.
- =
0 : op(M) = Mとして方程式 (1) - (3) を解きます.
- =
1 : op(M) = M' として方程式 (1) - (3) を解きます.
- =
2 : op(A) = A'; op(B) = B; として方程式 (1) を解きます.
- =
3 : op(A) = A; op(B) = B'; として方程式 (1) を解きます.
デフォルト: trans = 0.
- schur
(オプション) Hessenberg-Schur法またはSchur法のどちらを 使用するかを指定する整数. task = 1 で使用可能.
- = 1 : Hessenberg-Schur 法
(1個の行列がSchur形式に縮減されます).
- = 2 : Schur 法
(2個の行列がSchur形式に縮減されます).
デフォルト: schur = 1.
- X
- sep
(オプション) (2.a)の場合 Sep(op(A),-op(A)'), (2.b)の場合 Sepd(A,A') の推定器.
説明
linmeq 関数は, SLICOT ルーチンSB04MD, SB04ND, SB04PD, SB04QD, SB04RD, SB03MD, および SB03ODを用いて シルベスターおよびリアプノフ方程式を解きます.
[X] = linmeq(1,A,B,C,flag,trans,schur) [X,sep] = linmeq(2,A,C,flag,trans) [X] = linmeq(2,A,C,flag,trans) [X] = linmeq(3,A,C,flag,trans)
linmeq は種々のシルベスタおよびリアプノフ行列方程式を解きます:
op(A)*X + X*op(B) = C, (1a) op(A)*X*op(B) + X = C, (1b) op(A)'*X + X*op(A) = C, (2a) op(A)'*X*op(A) - X = C, (2b) op(A)'*(op(X)'*op(X)) + (op(X)'*op(X))*op(A) = - op(C)'*op(C), (3a) op(A)'*(op(X)'*op(X))*op(A) - op(X)'*op(X) = - op(C)'*op(C), (3b)
ただし op(M) = M, または M'です.
コメント
- 1.
(1a) または (1b)の場合でschur = 1の時, Hessenberg-Schur法が使用され,1個の行列は ヘッセンベルク形式, その他の1個の行列は実数Schur形式に縮減されます. その他の場合, 行列は両方共実数Schur形式に縮減されます. 1個または両方の行列がすでにSchur/Hessenberg形式に縮減されている場合, flag(2) およびflag(3)でこのことを指定することができます. 一般的な行列の場合,Hessenberg-Schur法は Schur法よりもはるかに効率的です.
- 2.
方程式 (2a) または (2b)において, 行列 C は対称と仮定されます.
- 3.
方程式 (3a) または (3b)において, 行列 A はそれぞれ安定または 収束性を有する必要があります.
- 4.
方程式 (3a) または (3b)の場合, 計算される行列 X は 解のコレスキー分解です, すなわち, 実際の解は op(X)'*op(X), ただし X は上三角行列です.
履歴
V. Sima, Katholieke Univ. Leuven, Belgium, May 1999, May, Sep. 2000. V. Sima, University of Bucharest, Romania, May 2000.
例
//(1a) n=40;m=30; A=rand(n,n);C=rand(n,m);B=rand(m,m); X = linmeq(1,A,B,C); norm(A*X+X*B-C,1) //(1b) flag=[1,0,0] X = linmeq(1,A,B,C,flag); norm(A*X*B+X-C,1) //(2a) A=rand(n,n);C=rand(A);C=C+C'; X = linmeq(2,A,C); norm(A'*X + X*A -C,1) //(2b) X = linmeq(2,A,C,[1 0]); norm(A'*X*A -X-C,1) //(3a) A=rand(n,n); A=A-(max(real(spec(A)))+1)*eye(); //shift eigenvalues C=rand(A); X=linmeq(3,A,C); norm(A'*X'*X+X'*X*A +C'*C,1) //(3b) A = [-0.02, 0.02,-0.10, 0.02,-0.03, 0.12; 0.02, 0.14, 0.12,-0.10,-0.02,-0.14; -0.10, 0.12, 0.05, 0.03,-0.04,-0.04; 0.02,-0.10, 0.03,-0.06, 0.08, 0.11; -0.03,-0.02,-0.04, 0.08, 0.14,-0.07; 0.12,-0.14,-0.04, 0.11,-0.07, 0.04] C=rand(A); X=linmeq(3,A,C,[1 0]); norm(A'*X'*X*A - X'*X +C'*C,1)
Report an issue | ||
<< Matrix Computation | Matrix Computation | mucomp >> |