Calcolatore di Decomposizione di Cholesky
Decomponi una matrice simmetrica definita positiva in A = LLᵀ con calcoli animati passo dopo passo. Visualizza ogni elemento della matrice triangolare inferiore L derivato con formule complete.
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Calcolatore di Decomposizione di Cholesky
Il calcolatore di decomposizione di Cholesky scompone una matrice simmetrica definita positiva A nel prodotto di una matrice triangolare inferiore L e della sua trasposta Lᵀ, tale che A = LLᵀ. Questa fattorizzazione è fondamentale nell'algebra lineare numerica, offrendo circa il doppio dell'efficienza della decomposizione LU generale sfruttando la simmetria e la definita positività della matrice di input. Il calcolatore fornisce derivazioni animate passo dopo passo, evidenziazione interattiva delle celle e verifica automatica che LLᵀ ricostruisca A.
Come funziona la decomposizione di Cholesky
Data una matrice simmetrica definita positiva A di dimensione n×n, l'algoritmo calcola L colonna per colonna. Per ogni colonna j:
Elemento diagonale:
$$L_{jj} = \sqrt{A_{jj} - \sum_{k=1}^{j-1} L_{jk}^2}$$
Elementi fuori diagonale (per i > j):
$$L_{ij} = \frac{1}{L_{jj}} \left( A_{ij} - \sum_{k=1}^{j-1} L_{ik} L_{jk} \right)$$
L'algoritmo procede da sinistra a destra attraverso le colonne. Ogni elemento diagonale comporta una radice quadrata, che è garantita essere reale e positiva quando A è definita positiva. Se appare un valore negativo sotto la radice quadrata, la matrice non è definita positiva.
Condizioni per la decomposizione di Cholesky
| Condizione | Requisito | Cosa succede se violata |
|---|---|---|
| Simmetrica | A = Aᵀ (A[i,j] = A[j,i]) | La decomposizione non è definita |
| Definita Positiva | Tutti gli autovalori > 0 | Valore negativo sotto radice quadrata |
| Quadrata | Matrice n×n | Non applicabile a matrici rettangolari |
Proprietà chiave
Come usare il calcolatore di decomposizione di Cholesky
- Seleziona la dimensione della matrice — Scegli da 2×2 fino a 6×6. La decomposizione di Cholesky richiede una matrice quadrata.
- Inserisci i valori — Compila le celle della matrice. Il calcolatore rispecchia automaticamente i dati attraverso la diagonale per garantire la simmetria (modificando A[i,j] si imposta automaticamente A[j,i]).
- Clicca su Decomponi — Premi il pulsante "Decomponi A = LLᵀ" per calcolare la fattorizzazione.
- Esplora il risultato — Esamina l'equazione A = L × Lᵀ codificata a colori. Clicca su qualsiasi cella in L per vedere la sua formula di derivazione. Usa "Riproduci Tutto" per scorrere automaticamente ogni elemento.
- Verifica — Il calcolatore moltiplica nuovamente L × Lᵀ e riporta l'errore massimo, confermando che la decomposizione è corretta.
Applicazioni nel mondo reale
Cholesky rispetto ad altre decomposizioni
| Metodo | Fattorizzazione | Requisiti | Complessità |
|---|---|---|---|
| Cholesky | A = LLᵀ | Simmetrica definita positiva | n³/3 |
| LU | A = LU (o PA = LU) | Invertibile | 2n³/3 |
| QR | A = QR | Qualsiasi matrice | 2n³/3 (Householder) |
| SVD | A = UΣVᵀ | Qualsiasi matrice | ~11n³/3 |
| Eigendecomposition | A = QΛQᵀ | Simmetrica | ~9n³ |
Domande frequenti
Cos'è la decomposizione di Cholesky?
La decomposizione di Cholesky (dal nome di André-Louis Cholesky) scompone una matrice simmetrica definita positiva A in A = LLᵀ, dove L è una matrice triangolare inferiore con elementi diagonali positivi. È una delle fattorizzazioni di matrici più efficienti e numericamente stabili disponibili.
Quando si può applicare la decomposizione di Cholesky?
La matrice deve essere simmetrica (A = Aᵀ) e definita positiva (tutti gli autovalori strettamente positivi o, equivalentemente, xᵀAx > 0 per ogni vettore x non nullo). Esempi comuni includono matrici di covarianza, matrici di correlazione, matrici di Gram (XᵀX per X a rango pieno) e matrici di rigidezza nell'ingegneria strutturale.
Cosa succede se la mia matrice non è definita positiva?
Se la matrice non è definita positiva, incontrerai un valore negativo sotto una radice quadrata durante la decomposizione, che non è un numero reale. Il calcolatore riporterà un errore indicando esattamente quale passaggio diagonale è fallito. Potrebbe essere necessario controllare la matrice per errori di simmetria o considerare la decomposizione LDLᵀ per matrici semidefinite positive.
Come viene usata la decomposizione di Cholesky per risolvere sistemi lineari?
Per risolvere Ax = b, prima scomponi A = LLᵀ. Quindi risolvi Ly = b per sostituzione in avanti (poiché L è triangolare inferiore), e infine risolvi Lᵀx = y per sostituzione all'indietro. Questo è circa due volte più veloce della risoluzione tramite decomposizione LU perché L e Lᵀ condividono gli stessi dati.
Qual è la relazione tra Cholesky e il determinante?
Poiché A = LLᵀ, abbiamo det(A) = det(L) × det(Lᵀ) = det(L)². E poiché L è triangolare, det(L) è semplicemente il prodotto dei suoi elementi diagonali. Ciò fornisce un modo efficiente per calcolare il determinante di una matrice definita positiva.
La decomposizione di Cholesky può essere applicata a matrici complesse?
Sì, per le matrici complesse la condizione è che A deve essere hermitiana definita positiva (A = A*, dove A* è la trasposta coniugata). La decomposizione diventa A = LL* dove L* è la trasposta coniugata di L. Questo calcolatore gestisce matrici a valori reali.
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dal team miniwebtool. Aggiornato: 2026-04-12
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