Özdeğer ayrışımı

Lineer cebirde, özdeğer ayrışımı[1] ya da eigen ayrışımı,[2] bir matrisin özdeğerleri ve özvektörleri cinsinden ifade edilen daha basit matrislere ayrıştırılmasıdır. Sadece kare matrisler özdeğerlerine ayrıştırılabilir.

Tanım

n adet doğrusal olarak bağımsız qi (i = 1, ..., n) özvektörleri olan n × n boyutlu A kare matrisi şu şekilde ayrıştırılabilir:

A = Q Λ Q 1 {\displaystyle \mathbf {A} =\mathbf {Q} \mathbf {\Lambda } \mathbf {Q} ^{-1}}

Burada Q, i numaralı sütunu A'nın qi özvektörü olan n × n boyutlu kare matristir. Λ ise köşegen değerleri bu vektörlere denk gelen özdeğerler (Λii = λi) olan bir köşegen matristir. Sadece köşegenlenebilir matrisler bu şekilde ayrıştırılabilir. Örneğin, [ 1 1 0 1 ] {\displaystyle \left[{\begin{smallmatrix}1&1\\0&1\end{smallmatrix}}\right]} ayrıştırılamaz.

Özvektörler qi genellikle normaldir, ama bazen Q'nun sütunları olarak normalleştirilmemiş n adet vi özvektörü de kullanılır. Çünkü ayrışımdaki Q−1 ile çarpımın sonucu olarak vektör büyüklükleri kaybolur.

Ayrışım, özvektörlerin temel özelliğinden türetilebilir:

A v = λ v A Q = Q Λ A = Q Λ Q 1 . {\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {A} \mathbf {v} &=\lambda \mathbf {v} \\\mathbf {A} \mathbf {Q} &=\mathbf {Q} \mathbf {\Lambda } \\\mathbf {A} &=\mathbf {Q} \mathbf {\Lambda } \mathbf {Q} ^{-1}.\end{aligned}}}

Örnek

2 × 2 boyutlu A matrisi

A = [ 1 0 1 3 ] {\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&0\\1&3\\\end{bmatrix}}}

tekil olmayan B matrisi kullanılarak özdeğerlerine ayrıştırılabilir.

B = [ a b c d ] R 2 × 2 . {\displaystyle \mathbf {B} ={\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}}\in \mathbb {R} ^{2\times 2}.}

Herhangi bir köşegen matrisi C = [ x 0 0 y ] {\displaystyle C=\left[{\begin{smallmatrix}x&0\\0&y\end{smallmatrix}}\right]} için, B 1 A B = C {\displaystyle \mathbf {B} ^{-1}\mathbf {A} \mathbf {B} =\mathbf {C} } özdeşliği:

[ a b c d ] 1 [ 1 0 1 3 ] [ a b c d ] = [ x 0 0 y ] , {\displaystyle {\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}}^{-1}{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}x&0\\0&y\end{bmatrix}},}

İki taraf da B ile çarpılırsa:

[ 1 0 1 3 ] [ a b c d ] = [ a b c d ] [ x 0 0 y ] . {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x&0\\0&y\end{bmatrix}}.}

Yukarıdaki denklem iki eşanlı denkleme ayrılır:

{ [ 1 0 1 3 ] [ a c ] = [ a x c x ] [ 1 0 1 3 ] [ b d ] = [ b y d y ] . {\displaystyle {\begin{cases}{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}a\\c\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}ax\\cx\end{bmatrix}}\\{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}b\\d\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}by\\dy\end{bmatrix}}\end{cases}}.}

Özdeğerler x ve y ayrıştırılır:

{ [ 1 0 1 3 ] [ a c ] = x [ a c ] [ 1 0 1 3 ] [ b d ] = y [ b d ] {\displaystyle {\begin{cases}{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}a\\c\end{bmatrix}}=x{\begin{bmatrix}a\\c\end{bmatrix}}\\{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}b\\d\end{bmatrix}}=y{\begin{bmatrix}b\\d\end{bmatrix}}\end{cases}}}

Vektörleri isimlendirirsek:

a = [ a c ] , b = [ b d ] , {\displaystyle {\overrightarrow {a}}={\begin{bmatrix}a\\c\end{bmatrix}},\quad {\overrightarrow {b}}={\begin{bmatrix}b\\d\end{bmatrix}},}

iki vektör denklemi elde ederiz:

{ A a = x a A b = y b {\displaystyle {\begin{cases}A{\overrightarrow {a}}=x{\overrightarrow {a}}\\A{\overrightarrow {b}}=y{\overrightarrow {b}}\end{cases}}}

İki çözümlü bir vektör denklemi olarak da gösterilebilir:

A u = λ u {\displaystyle \mathbf {A} \mathbf {u} =\lambda \mathbf {u} }

burada λ iki özdeğeri (x, y), u ise iki vektörü (a, b) içerir.

λu'u sola kaydırıp u'yu ayırırsak:

( A λ I ) u = 0 {\displaystyle (\mathbf {A} -\lambda \mathbf {I} )\mathbf {u} =\mathbf {0} }

B tekil olmadığı için u sıfırdan büyüktür. Yani,

det ( A λ I ) = 0 {\displaystyle \det(\mathbf {A} -\lambda \mathbf {I} )=0}

Böylece,

( 1 λ ) ( 3 λ ) = 0 {\displaystyle (1-\lambda )(3-\lambda )=0}

A matrisinin özdeğerlerini verir (λ = 1, λ = 3). Sonuç olarak özdeğer ayrışımından elde edilen köşegen matrisi [ 1 0 0 3 ] {\displaystyle \left[{\begin{smallmatrix}1&0\\0&3\end{smallmatrix}}\right]} olur.

Çözümleri yukarıdaki denkleme yerleştirirsek

{ [ 1 0 1 3 ] [ a c ] = 1 [ a c ] [ 1 0 1 3 ] [ b d ] = 3 [ b d ] {\displaystyle {\begin{cases}{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}a\\c\end{bmatrix}}=1{\begin{bmatrix}a\\c\end{bmatrix}}\\{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}b\\d\end{bmatrix}}=3{\begin{bmatrix}b\\d\end{bmatrix}}\end{cases}}}

ve bu denklemi çözersek:

a = 2 c and b = 0 , c , d R . {\displaystyle a=-2c\quad {\text{and}}\quad b=0,\qquad c,d\in \mathbb {R} .}

B'yi buluruz

B = [ 2 c 0 c d ] , c , d R , {\displaystyle \mathbf {B} ={\begin{bmatrix}-2c&0\\c&d\end{bmatrix}},\qquad c,d\in \mathbb {R} ,}

ve özdeğer ayrışımını tamamlarız:

[ 2 c 0 c d ] 1 [ 1 0 1 3 ] [ 2 c 0 c d ] = [ 1 0 0 3 ] , c , d R {\displaystyle {\begin{bmatrix}-2c&0\\c&d\end{bmatrix}}^{-1}{\begin{bmatrix}1&0\\1&3\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}-2c&0\\c&d\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1&0\\0&3\end{bmatrix}},\qquad c,d\in \mathbb {R} }

Kaynakça

  1. ^ Zhaoyang, Li (2006). Matris Ayrışımı (PDF) (Yüksek lisans). İstanbul: İstanbul Üniversitesi. Erişim tarihi: 26 Şubat 2021. 
  2. ^ Uçkan, Taner; Cengiz Hark; Ebubekir Seyyarer; Ali Karcı (24 Aralık 2019). "Ağırlıklandırılmış Çizgelerde Tf-Idf ve Eigen Ayrışımı Kullanarak Metin Sınıflandırma". Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 8 (4). ss. 1349-1362. ISSN 2147-3129.