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    矩陣方程AXB+CXD=F的最小二乘解的多步迭代算法

    2022-07-08 01:04:54彭振赟

    王 杰, 彭振赟, 李 濤

    (桂林電子科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院,廣西 桂林 541004)

    約束矩陣方程

    AXB+CXD=F

    (1)

    是數(shù)值代數(shù)中研究比較多的一類矩陣方程,在自動(dòng)控制理論、金融理論、信息論和振動(dòng)理論等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用。對(duì)矩陣方程(1)應(yīng)用直接法求解時(shí),通常要求矩陣A、B、C及D能夠同時(shí)相似于某種標(biāo)準(zhǔn)形;將矩陣方程(1)轉(zhuǎn)化為線性方程組迭代求解時(shí),迭代矩陣的階數(shù)為原矩陣階數(shù)的平方,除了計(jì)算量較大之外,其收斂性問(wèn)題也較復(fù)雜。因此,求解矩陣方程(1)的主要方法是迭代算法。李海合等[1]和張凱院等[2]通過(guò)引入?yún)?shù)提出了一種求解矩陣方程(1)的不動(dòng)點(diǎn)迭代算法。Ding等[3]基于求解線性方程組的雅可比迭代算法和高斯-塞德?tīng)柕惴ㄋ枷胩岢隽艘环N求解矩陣方程(1)的不動(dòng)點(diǎn)迭代算法。當(dāng)未知矩陣X具有結(jié)構(gòu)約束條件時(shí),求解矩陣方程(1)的方法主要是共軛梯度算法,如劉大瑾等[4]討論了中心對(duì)稱解及其最佳逼近解的求解,周海林[5]討論了廣義雙對(duì)稱解的求解,尚麗娜等[6]討論了中心對(duì)稱最小二乘解,孫合明等[7]討論了自反和反自反解及其最佳逼近解的求解,Liu[8]討論了廣義中心對(duì)稱解及其最優(yōu)逼近解的求解,Yuan等[9]討論了最小二乘Hermitian解及其最小二乘Hermitian解的求解,閆熙等[10]討論了唯一解的參數(shù)迭代方法,并給出了最優(yōu)參數(shù)的確定方法。鑒于此,討論矩陣方程(1)及其最小二乘解的求解問(wèn)題,即考慮如下2個(gè)問(wèn)題:

    問(wèn)題1給定矩陣A、C∈Rm×n,B、D∈Rn×p和F∈Rm×p,求X∈Rn×n,使得

    其中:‖A‖F(xiàn)為矩陣A的Frobenius范數(shù);SE為問(wèn)題1的解集合。

    提出了一種求解問(wèn)題1的多步迭代算法,證明了由多步迭代算法產(chǎn)生的矩陣序列收斂于問(wèn)題1矩陣方程的最小Frobenius范數(shù)解,通過(guò)修改系數(shù)矩陣F,證明了由多步迭代算法產(chǎn)生的矩陣序列收斂于問(wèn)題2的解,同時(shí)給出了提出的多步迭代算法與不動(dòng)點(diǎn)算法和共軛梯度算法的數(shù)值比較。

    1 求解問(wèn)題1和問(wèn)題2的多步迭代算法

    顯然,問(wèn)題1的法方程為

    AT(AXB+CXD)BT+CT(AXB+CXD)DT=

    ATFBT+CTFDT,

    (2)

    因此,求解問(wèn)題1等價(jià)于求解矩陣方程(2),且矩陣方程(2)一定有解。利用共軛梯度算法求解矩陣方程(2)時(shí),其完整的迭代格式如下:

    算法1共軛梯度算法求解問(wèn)題1

    1) 輸入A、B、C、D、F,初始矩陣X0∈Rn×n,令k=0;

    2) 計(jì)算

    R0=AT(F-AX0B-CX0D)BT+

    CT(F-AX0B-CX0D)DT,

    P0=AT(AR0B+CR0D)BT+

    CT(AR0B+CR0D)DT;

    3) 若‖Rk‖F(xiàn)<ε,則停止,否則,k=k+1;

    4) 計(jì)算

    5) 返回步驟3)。

    算法2不動(dòng)點(diǎn)迭代算法求解問(wèn)題1

    1) 輸入A、B、C、D、F,初始矩陣X0∈Rn×n,誤差精度ε>0,令k=0;

    2) 計(jì)算

    Xk+1=Xk-μ[AT(AXkB+CXkD-F)BT+

    CT(AXkB+CXkD-F)DT],

    Rk+1=AT(AXk+1B+CXk+1D-F)BT+

    CT(AXk+1B+CXk+1D-F)DT,

    其中,

    0<μ<

    λmax(A)為矩陣A的最大特征值;

    3) 若‖Rk+1‖F(xiàn)<ε,則停止,否則,令k=k+1,轉(zhuǎn)步驟2)。

    (3)

    算法3求解問(wèn)題1的多步迭代算法

    1) 輸入矩陣A、B、C、D、F,整數(shù)m>0,誤差精度ε>0,取初始矩陣X0∈Rn×n;

    2) 計(jì)算f(X0)=g(X0)-X0,令k=0;

    3) 若‖f(Xk)‖F(xiàn)<ε,則停止,此時(shí)Xk為問(wèn)題1的解;

    4) 令mk=min(m,k);

    5) 計(jì)算γk=(γ1,γ2,…,γmk-1)T∈Rmk-1,使

    (4)

    其中,‖x‖2為向量x的2-范數(shù);

    6) 令

    (5)

    7) 令k=k+1,轉(zhuǎn)步驟3)。

    為了證明多步迭代算法3的收斂性,先證明如下引理。

    引理1若y0為線性方程My=b及其最小二乘問(wèn)題的解,且y0∈R(MT),則y0為線性方程組My=b及其最小二乘問(wèn)題的最小Frobenius范數(shù)解。

    證明將M奇異值分解為

    則U=(U1,U2)和V=(V1,V2)為正交矩陣,那么矩陣A的Moore-Penrose廣義逆為

    矩陣方程AXB+CXD=F等價(jià)于線性方程組(BT?A+DT?C)vec(X)=vec(F),其中,A?B表示矩陣A和B的Kronecker積,vec(A)表示矩陣A的拉直算子,由引理1易證引理2成立。

    引理2若X矩陣方程AXB+CXD=F的解,且vec(X)∈R(B?AT+D?CT),則X是矩陣方程AXB+CXD=F及其最小二乘問(wèn)題的最小Frobenius范數(shù)解。

    定理1對(duì)任意初始矩陣X0∈Rn×n,由算法3所產(chǎn)生的矩陣序列{Xk}收斂于問(wèn)題1的解。進(jìn)一步地,若任意初始矩陣X0=ATHBT+CTHDT,H∈Rm×p為任意矩陣,則由算法3所產(chǎn)生的矩陣序列{Xk}收斂于問(wèn)題1的最小Frobenius范數(shù)解。

    證明由式(3)和(5)可知,

    f(Xk+1)=g(Xk+1)-Xk+1=-μ[AT(AXk+1B+

    CXk+1D-F)BT+CT(AXk+1B+CXk+1D-F)DT]=

    μ(BBT?ATA+CCT?DTD){f(Xk)-

    因而,有

    vec[f(Xk+1)]=[I-μ(BBT?ATA+CCT?DTD)]

    進(jìn)而有

    ‖f(Xk+1)‖F(xiàn)≤‖I-μ(BBT?ATA+CCT?DTD)‖2·

    其中,‖A‖2為矩陣A的譜范數(shù)。γk=(γ1,γ2,…,γmk)∈Rmk-1為最小二乘問(wèn)題(4)的解, 因而有

    ‖f(Xk)‖F(xiàn),

    由于

    0<μ<

    則有

    c=‖I-μ(BBT?ATA+CCT?DTD)‖2<1,

    因此,有

    ‖f(Xk+1)‖F(xiàn)≤c‖f(Xk)‖F(xiàn)≤…≤ck+1‖f(X0)‖F(xiàn),

    故可得

    ‖f(Xk+1)‖F(xiàn)→0,k→∞。

    因此,算法3所產(chǎn)生的矩陣序列{Xk}收斂于問(wèn)題Ⅰ的解。

    進(jìn)一步地,若X0=ATHBT+CTHDT,H∈Rm×p為任意矩陣,則有vec(X0)∈R(B?AT+D?CT)。由算法3可知,對(duì)于任意的k都有vec(Xk)∈R(B?AT+D?CT),因此,由引理2可知,算法3所產(chǎn)生的矩陣序列{Xk}收斂于問(wèn)題1的最小Frobenius范數(shù)解。

    證明顯然,式(2)等價(jià)于矩陣方程:

    (6)

    命題成立。

    2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

    所有數(shù)據(jù)均通過(guò)MATLAB R2016a,Windows 7 64 bit Intel?CoreTMi5-6500處理器、3.20 GHz的PC獲得。算法1~3中的誤差精度均固定為ε=10-7,初始矩陣選取適當(dāng)階數(shù)的零矩陣,算法2、3中的參數(shù)μ選取

    多步迭代算法3中m=10,共軛梯度算法、不動(dòng)點(diǎn)迭代算法和多步迭代算法的最大迭代次數(shù)限制為Imax=50 000。已知矩陣A、B、C、D、F和X0以MATLAB格式給出:

    A=randn(m,n),B=randn(n,p),

    C=randn(m,n),D=randn(n,p),

    F=randn(m,p),X0=randn(n,n),

    則得到共軛梯度算法、不動(dòng)點(diǎn)迭代算法和多步迭代算法的10次試驗(yàn)的平均值如表1所示,其中IT為算法迭代次數(shù),CPU為算法求解所用的時(shí)間。

    表1 共軛梯度算法、不動(dòng)點(diǎn)迭代算法和多步迭代算法的數(shù)值比較

    由表1數(shù)據(jù)及其他實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可得以下結(jié)論:

    1)當(dāng)初始矩陣A、B、C、D、F為方陣,即m=n時(shí),共軛梯度算法和多步迭代算法的收斂效果明顯優(yōu)于不動(dòng)點(diǎn)迭代算法。

    2)當(dāng)初始矩陣為長(zhǎng)方形矩陣,即m≠n≠p,多步迭代算法有較為明顯的優(yōu)勢(shì),相比共軛梯度算法和不動(dòng)點(diǎn)迭代算法,不僅迭代次數(shù)大大減少,收斂速度也大幅加快??偟膩?lái)說(shuō),多步迭代算法通過(guò)加速,明顯優(yōu)于共軛梯度算法和不動(dòng)點(diǎn)迭代算法。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    通過(guò)對(duì)矩陣方程AXB+CXD=F及其最小二乘問(wèn)題的研究,提出了一種多步迭代算法,用以求解矩陣方程的最小二乘解,此算法通過(guò)前mk步的線性組合求解下一步的解,不僅得到的結(jié)果更加精確,而且極大地減少了迭代次數(shù),加快了收斂速度。該算法應(yīng)用到其他類型矩陣方程的收斂效果,以及如何選取最優(yōu)收斂因子μ和向量數(shù)mk使多步迭代算法達(dá)到最好的收斂效果,還有待進(jìn)一步研究。

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