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Die Hilbert Matrix der Ordnung n 1 displaystyle n geq 1 ist folgende quadratische symmetrische positiv definite Matrix H n 1 1 2 1 3 1 n 1 2 1 3 1 4 1 n 1 1 3 1 4 1 5 1 n 2 1 n 1 n 1 1 n 2 1 2 n 1 displaystyle H n begin pmatrix 1 amp frac 1 2 amp frac 1 3 amp cdots amp frac 1 n frac 1 2 amp frac 1 3 amp frac 1 4 amp cdots amp frac 1 n 1 frac 1 3 amp frac 1 4 amp frac 1 5 amp cdots amp frac 1 n 2 vdots amp vdots amp vdots amp ddots amp vdots frac 1 n amp frac 1 n 1 amp frac 1 n 2 amp cdots amp frac 1 2n 1 end pmatrix die einzelnen Komponenten sind also durch h i j 1 i j 1 displaystyle h ij frac 1 i j 1 gegeben Dem historischen Zugang entspricht die Darstellung mit Integral h i j 0 1 x i j 2 d x displaystyle h ij int 0 1 x i j 2 dx Sie wurde vom deutschen Mathematiker David Hilbert 1894 im Zusammenhang mit der Theorie der Legendre Polynome definiert Da die Matrix positiv definit ist existiert ihre Inverse d h ein lineares Gleichungssystem mit diesen Koeffizienten ist eindeutig losbar Die Hilbert Matrix bzw das betreffende Gleichungssystem ist jedoch vergleichsweise schlecht konditioniert und zwar umso schlechter je grosser n displaystyle n ist Die Konditionszahl wachst exponentiell mit n displaystyle n die Konditionszahl von H 3 displaystyle H 3 ist 526 16 Frobeniusnorm diejenige von H 4 displaystyle H 4 15 613 8 Das heisst dass bei der Berechnung der Inversen der Auflosung des Gleichungssystems immer grossere Zahlen auftreten je grosser n displaystyle n ist Daher ist die Hilbert Matrix ein klassischer Testfall fur Computer Programme zur Inversion von Matrizen bzw Auflosung linearer Gleichungssysteme z B mit dem Gauss Verfahren LR Zerlegung Cholesky Zerlegung usw Alle Komponenten der inversen Matrix sind ganze Zahlen mit alternierenden Vorzeichen Die Komponenten der Inversen der Hilbert Matrix konnen durch geschlossene Formeln direkt berechnet werden H n 1 i j 1 i j i j 1 n i 1 n j 1 i 1 j 1 2 n i n j displaystyle H n 1 i j frac 1 i j i j 1 frac n i 1 n j 1 i 1 j 1 2 n i n j was man auch durch Binomialkoeffizienten ausdrucken kann H n 1 i j 1 i j i j 1 n i 1 n j n j 1 n i i j 2 i 1 2 displaystyle H n 1 i j 1 i j i j 1 n i 1 choose n j n j 1 choose n i i j 2 choose i 1 2 Im Spezialfall i j 1 displaystyle i j 1 reduziert sich das zu H n 1 1 1 n 2 displaystyle H n 1 1 1 n 2 Dass die Inverse der Hilbert Matrix exakt berechnet werden kann ist besonders nutzlich wenn z B bei einem Test das Ergebnis der numerischen Inversion einer Hilbert Matrix mit einer LR oder Cholesky Zerlegung die naturgemass durch Rundungsfehler beeintrachtigt ist beurteilt werden soll Determinante BearbeitenDie Determinante der Inversen der Hilbert Matrix kann ebenfalls mit Hilfe folgender Formel exakt berechnet werden det H n 1 k 1 n 1 2 k 1 2 k k 2 displaystyle det H n 1 prod k 1 n 1 2k 1 2k choose k 2 nbsp Als Determinante der Hilbert Matrix ergibt sich somit der Reziprokwert der Inversen mit det H n det H n 1 1 displaystyle det H n det H n 1 1 nbsp Die Determinanten der Inversen fur 1 n 5 displaystyle 1 leq n leq 5 nbsp lauten damit 1 12 2160 6048000 und 266716800000 Folge A005249 in OEIS Zahlenbeispiele fur Inverse BearbeitenAus obigen Formeln ergibt sich fur die exakte Inverse in den Fallen n 2 3 4 5 displaystyle n 2 3 4 5 nbsp H 2 1 4 6 6 12 displaystyle H 2 1 begin pmatrix 4 amp 6 6 amp 12 end pmatrix nbsp H 3 1 9 36 30 36 192 180 30 180 180 displaystyle H 3 1 begin pmatrix 9 amp 36 amp 30 36 amp 192 amp 180 30 amp 180 amp 180 end pmatrix nbsp H 4 1 16 120 240 140 120 1200 2700 1680 240 2700 6480 4200 140 1680 4200 2800 displaystyle H 4 1 begin pmatrix 16 amp 120 amp 240 amp 140 120 amp 1200 amp 2700 amp 1680 240 amp 2700 amp 6480 amp 4200 140 amp 1680 amp 4200 amp 2800 end pmatrix nbsp H 5 1 25 300 1050 1400 630 300 4800 18900 26880 12600 1050 18900 79380 117600 56700 1400 26880 117600 179200 88200 630 12600 56700 88200 44100 displaystyle H 5 1 begin pmatrix 25 amp 300 amp 1050 amp 1400 amp 630 300 amp 4800 amp 18900 amp 26880 amp 12600 1050 amp 18900 amp 79380 amp 117600 amp 56700 1400 amp 26880 amp 117600 amp 179200 amp 88200 630 amp 12600 amp 56700 amp 88200 amp 44100 end pmatrix nbsp Fur eigenes Experimentieren mit Hilbert und naturlich auch mit allen anderen Matrizen sind moderne Mathematik Software Pakete wie MATLAB Maple GNU Octave oder Mathematica nutzlich Z B mit Mathematica kann die letzte Inverse durch folgenden Befehl berechnet werden Inverse fur n 5 displaystyle n 5 nbsp berechnen In 1 Inverse HilbertMatrix 5 TraditionalForm Die schlechte Kondition der Hilbert Matrix bedeutet praktisch dass die Zeilen und folglich auch die Spalten Vektoren fast linear abhangig sind Geometrisch aussert sich das u a darin dass die Winkel zwischen den Zeilenvektoren sehr klein sind und zwar zwischen den letzten Zeilenvektoren jeweils am kleinsten so ist z B der Winkel zwischen dem letzten und dem vorletzten Zeilenvektor von H 4 displaystyle H 4 nbsp kleiner als 3 im Bogenmass kleiner als p 60 displaystyle frac pi 60 nbsp Bei grosseren n displaystyle n nbsp sind die Winkel entsprechend noch kleiner Der Winkel zwischen dem ersten Zeilenvektor von H 3 displaystyle H 3 nbsp und der Ebene die von den beiden anderen Zeilenvektoren aufgespannt wird ist etwas kleiner als 1 3 die entsprechenden Winkel fur die beiden anderen Zeilenvektoren sind noch kleiner auch diese Winkel sind bei grosseren n displaystyle n nbsp noch kleiner Literatur BearbeitenDavid Hilbert Ein Beitrag zur Theorie des Legendreschen Polynoms In Acta Mathematica Bd 18 1894 S 155 159 Volltext Gene H Golub Charles F Van Loan Matrix computations 3rd edition Nachdruck Johns Hopkins University Press Baltimore MD u a 1996 ISBN 0 80185414 8 in englischer Sprache Abgerufen von https de wikipedia org w index php title Hilbert Matrix amp oldid 213958686