Menghitung angka kondisi (bahkan memperkirakannya dalam faktor 2) tampaknya memiliki kompleksitas yang sama dengan menghitung faktorisasi, meskipun tidak ada teorema dalam arah ini.
Dari faktor Cholesky jarang dari matriks definitif positif simetris, atau dari faktorisasi Q R yang jarang (dengan Q implisit ) dari matriks persegi umum, seseorang dapat memperoleh nomor kondisi dalam norma Frobenius dengan menghitung subset invers yang jarang dari ( R T R ) - 1 , yang jauh lebih cepat daripada menghitung invers penuh. (Terkait dengan ini adalah makalah saya: Norma hibrida dan batas untuk sistem linier yang ditentukan secara berlebihan, Linear Algebra Appl. 216 (1995), 257-266.
Http://www.mat.univie.ac.at/~neum/scan/74 .pdf )RQ RQ( RTR )- 1
Sunting: Jika maka sehubungan dengan setiap invarian yang tidak biasa, c o n d ( A ) = c o n d ( R ) = √A = Q RUntuk perhitungan faktorisasi QR yang jarang, lihat, misalnya,http://dl.acm.org/citation.cfm?id=174408.
Untuk perhitungan invers jarang, lihat, misalnya, makalah saya: Estimasi kemungkinan maksimum terbatas kovarian dalam model linear jarang, Genetika Seleksi Evolusi 30 (1998), 1-24. https://www.mat.univie.ac.at/~neum/ms/reml.pdf
Biayanya sekitar 3 kali lipat biaya untuk faktorisasi.
c o n d( A ) = c o n d( R ) = c o n d( RTR )---------√.
Tentunya mudah menggunakan dekomposisi eigenvalue / eigenvektor matriks simetris atau SVD dari matriks umum untuk menghitung angka kondisi, tetapi ini bukan cara yang cepat untuk dilanjutkan.
condest
sumber
Karena nilai eigen / nilai singular terbesar dan terkecil dapat ditemukan dengan sangat cepat (jauh sebelum tridiagonisasi selesai), metode Lanczos sangat berguna untuk menghitung nomor kondisi.
sumber