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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, verifica il risultato ed esplora la fattorizzazione visivamente.

Calcolatore di Decomposizione di Cholesky
Esempi:
Dimensione Matrice: A: 2×2 Simmetrica: A[i,j] = A[j,i]
Matrice A 2×2 (simmetrica, definita positiva)
[
]
↕ Modificando A[i,j] si aggiorna automaticamente A[j,i]

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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

CondizioneRequisitoCosa succede se violata
SimmetricaA = Aᵀ (A[i,j] = A[j,i])La decomposizione non è definita
Definita PositivaTutti gli autovalori > 0Valore negativo sotto radice quadrata
QuadrataMatrice n×nNon applicabile a matrici rettangolari

Proprietà chiave

▽
Triangolare Inferiore
L ha zeri sopra la diagonale
◻
Unicità
Se A è definita positiva, L è unica
⚡
Efficiente
~n³/3 operazioni contro n³/3 × 2 per LU
⊕
Stabile
Nessun pivoting necessario — sempre stabile
↔
det(A) = det(L)²
Determinante dalla diagonale di L
↻
Risoluzione Ax = b
Sostituzione in avanti e poi all'indietro

Come usare il calcolatore di decomposizione di Cholesky

  1. Seleziona la dimensione della matrice — Scegli da 2×2 fino a 6×6. La decomposizione di Cholesky richiede una matrice quadrata.
  2. 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]).
  3. Clicca su Decomponi — Premi il pulsante "Decomponi A = LLᵀ" per calcolare la fattorizzazione.
  4. 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.
  5. Verifica — Il calcolatore moltiplica nuovamente L × Lᵀ e riporta l'errore massimo, confermando che la decomposizione è corretta.

Applicazioni nel mondo reale

📊
Monte Carlo
Generazione di variabili casuali correlate da una matrice di covarianza
📡
Filtri di Kalman
Stima dello stato nella navigazione e nell'elaborazione dei segnali
🤖
Machine Learning
Processi gaussiani, inversione di covarianza
📐
Ottimizzazione
Metodo di Newton con Hessiane definite positive
💰
Finanza
Modellazione del rischio di portafoglio tramite decomposizione della correlazione
🏗
Ingegneria
Matrici di rigidezza del metodo degli elementi finiti

Cholesky rispetto ad altre decomposizioni

MetodoFattorizzazioneRequisitiComplessità
CholeskyA = LLᵀSimmetrica definita positivan³/3
LUA = LU (o PA = LU)Invertibile2n³/3
QRA = QRQualsiasi matrice2n³/3 (Householder)
SVDA = UΣVᵀQualsiasi matrice~11n³/3
EigendecompositionA = QΛQᵀSimmetrica~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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