Документация Engee

Cholesky Inverse

Вычисление обратной эрмитовой положительно определенной матрицы с помощью разложения Холецкого.

cholesky inverse

Описание

Блок Cholesky Inverse вычисляет обратную матрицу эрмитовой положительно определенной входной матрице с помощью разложения Холецкого:

,

где

  • — нижняя треугольная матрица с положительными диагональными элементами;

  • — эрмитова (комплексно-сопряженная) транспонированная матрица .

Блок использует только элементы диагонали и выше главной диагонали матрицы и игнорирует остальные. Мнимые части в диагональных элементах игнорируются.

Разложение Холецкого требует вдвое меньше вычислений, чем метод исключения переменных Гаусса (LU-разложение), и всегда устойчиво.

Порты

Вход

Input — входная матрица
матрица M на M

Входная квадратная матрица на . Матрица должна быть эрмитовой положительно определенной.

Если входная матрица не является положительно определенной, то поведение блока зависит от значения параметра Non-positive definite.

Типы данных: Float32, Float64

Поддержка комплексных чисел: Да

Выход

Output — обратная матрица
матрица M на M

Обратная входной матрица на .

Типы данных: Float32, Float64

Поддержка комплексных чисел: Да

Параметры

Non-positive definite input — поведение блока, если входная матрица S не является положительно определенной
Ignore (по умолчанию) | Warning | Error

Укажите поведение блока в случае, если входная матрица не является положительно определенной:

  • Ignore — блок продолжает вычисления и не выдает предупреждение. Полученный результат не является правильным решением.

  • Warning — блок продолжает вычисления, но в командном окне Engee отображается предупреждающее сообщение. Полученный результат не является правильным решением.

  • Error — отображается диалоговое окно ошибки и вычисления прекращаются.

Параметр Non-positive definite input является диагностическим. Как и все диагностические параметры, он установлен в значение Ignore в коде, сгенерированном для этого блока генератором кода.

Ссылки

Golub, Gene H., and Charles F. Van Loan. Matrix Computations. 3rd ed. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, 1996.