Sherman-Morrison-Woodburg 定理

本文介绍了Sherman-Morrison-Woodbury定理,该定理涉及非奇异矩阵的秩一校正,并给出了其推论——Sherman-Morrison定理。在无约束最优化问题的拟牛顿法中,该定理用于求解核心方程的根,特别是在迭代过程中修正雅可比矩阵的近似值。

接触到这个定理的缘由是碰到矩阵秩一校正的问题,下面给出定理的内容。
定理
A n×n 非奇异矩阵,U n×m 矩阵,C m×m 非奇异矩阵,V m×n 矩阵,如果C1+UA1V非奇异,那么A+UCV也是非奇异的,且

(A+UCV)1=A1A1U(C1+UA1V)1VA1

1.证明:
U+UCVA1U=UC(C1+VA1U)=(A+UCV)A1U

(A+UCV)1UC=A
Sherman - Morrison - Woodbury 公式在多个领域都有重要应用,以下是一些主要的应用领域: #### 数值线性代数 在矩阵计算中,当需要频繁更新矩阵并求逆时,该公式可以避免直接对更新后的矩阵进行求逆运算,从而显著提高计算效率。例如在迭代算法中,每次迭代可能会对矩阵进行一个低秩修正,使用 Sherman - Morrison - Woodbury 公式可以快速计算修正后矩阵的逆,而不需要重新计算整个矩阵的逆,减少了计算复杂度。 #### 统计学与机器学习 - **线性回归**:在最小二乘法求解线性回归问题时,如果数据矩阵发生微小变化(例如新增了少量数据),可以使用该公式快速更新系数的估计值,避免重新求解整个线性方程组。 - **岭回归**:当调整正则化参数时,相当于对协方差矩阵进行了低秩修正,使用该公式可以高效地计算新的回归系数。 - **卡尔曼滤波**:在状态估计问题中,卡尔曼滤波需要不断更新协方差矩阵的逆。当系统模型发生变化时,使用 Sherman - Morrison - Woodbury 公式可以快速更新协方差矩阵的逆,提高滤波效率。 #### 信号处理 - **自适应滤波**:在自适应滤波算法中,如最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法,需要不断更新滤波器的权值。当输入信号发生变化时,相关矩阵也会随之更新,使用该公式可以快速计算更新后相关矩阵的逆,从而提高滤波性能。 - **波束形成**:在阵列信号处理中,波束形成需要计算信号的协方差矩阵的逆。当信号环境发生变化时,使用该公式可以快速更新协方差矩阵的逆,实现自适应波束形成。 #### 金融领域 - **投资组合优化**:在马科维茨的投资组合理论中,需要计算资产收益率的协方差矩阵的逆。当市场情况发生变化,新的资产数据加入时,使用该公式可以快速更新协方差矩阵的逆,从而调整投资组合的权重。 - **风险评估**:在风险评估中,需要计算风险因子的协方差矩阵的逆。当风险因子发生变化时,使用该公式可以快速更新协方差矩阵的逆,评估新的风险水平。 以下是一个简单的 Python 代码示例,展示如何使用 Sherman - Morrison 公式(Sherman - Morrison - Woodbury 公式的特殊情况)计算矩阵的逆: ```python import numpy as np # 定义矩阵 A A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 定义向量 u 和 v u = np.array([[1], [0]]) v = np.array([[0], [1]]) # 计算 A 的逆 A_inv = np.linalg.inv(A) # 计算 1 + v^T A^-1 u denominator = 1 + np.dot(v.T, np.dot(A_inv, u)) # 使用 Sherman - Morrison 公式计算 (A + uv^T)^-1 result = A_inv - np.dot(A_inv, np.dot(u, np.dot(v.T, A_inv))) / denominator # 直接计算 (A + uv^T)^-1 A_plus_uvT = A + np.dot(u, v.T) direct_result = np.linalg.inv(A_plus_uvT) # 验证结果 print("Sherman - Morrison 公式计算结果:") print(result) print("直接计算结果:") print(direct_result) ```
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