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Autor Mensaje
PabloFederico
Nivel 1



Registrado: 29 Dic 2008
Mensajes: 3


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MensajePublicado: Lun Dic 29, 2008 10:22 pm  Asunto:  Cociente de Rayleigt Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Gente una pregunta existencial de Formas Cuadraticas, si tengo un par de formas cuadraticas o 2 matrices , para hallar los valores maximos y minimos de las formas cuadraticas es haciendo: B a la menos 1 por A y ahi sacar los autovalores y esos son los maximos y minimos, esto es el cociente de RayLeigth?? Siempre sirve hacer esto? Cuando no son simetricas que se hace? A ver si alguien me aclara un poco...Se lo agradeceria muchas gracias.


 Género:Masculino  OfflineGalería Personal de PabloFedericoVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
daezmo
Nivel 5


Edad: 33
Registrado: 20 Jun 2008
Mensajes: 147

Carrera: Electrónica
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MensajePublicado: Lun Dic 29, 2008 11:04 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Lo único que tenés que asegurarte es que B sea definida positiva...


Tauro Género:Masculino Caballo OcultoGalería Personal de daezmoVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
sosey
Nivel 5



Registrado: 01 Abr 2007
Mensajes: 141
Ubicación: Chaco ;)
Carrera: Informática
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MensajePublicado: Mar Dic 30, 2008 4:36 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

hola, lo que te dice el teorema es lo siguiente

LandaMin(A) <= x^t A x / || x ||^2 <= LandaMax(A)

y que el minimo se alcanza en el autovector asociado al autovalor minimo, y el maximo con el autovector asociado al autovalor maximo.
la condicion de que A sea simetrica, es para demostrar que es un producto interno, en este caso, A debe hermitica y todos sus autovalores deben ser mayores a cero. Si no son simetricas, lo que podes hacer es desarrollar el producto matricial para un vector x general, agrupando todo y armando de nuevo la matriz. En caso de que la matriz sea anti simetrica, osea que A = - A^t, podes reemplar a la matriz por la matriz B, donde B = 1/2(A+A^t).

espero que te haya servido.

Suerte

_________________
y de nada nos sirvió aprender...

 Género:Masculino  OfflineGalería Personal de soseyVer perfil de usuarioEnviar mensaje privadoEnviar emailVisitar sitio web del usuarioMSN Messenger
kinchochan
Nivel 8


Edad: 38
Registrado: 14 Nov 2006
Mensajes: 503
Ubicación: Casi nunca.
Carrera: Electrónica
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MensajePublicado: Mar Dic 30, 2008 7:23 am  Asunto:  Re: Cociente de Rayleigt Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

PabloFederico escribió:
Gente una pregunta existencial de Formas Cuadraticas, si tengo un par de formas cuadraticas o 2 matrices , para hallar los valores maximos y minimos de las formas cuadraticas es haciendo: B a la menos 1 por A y ahi sacar los autovalores y esos son los maximos y minimos, esto es el cociente de RayLeigth?? Siempre sirve hacer esto? Cuando no son simetricas que se hace? A ver si alguien me aclara un poco...Se lo agradeceria muchas gracias.


Creo que vos estas confundiendote con "autovalores generalizados".
El cociente de Rayleigt es el que dice sosey. Es como la generalizacion de...

max q(x)= 1 * max autovalor
||x||=1


min q(x)= 1 * min autovalor
||x||=1

osea si ||x||^2 no es uno multiplicas por la norma.
Pero ojo el chiste de estos ejercicios es que la restriccion no tenga la forma de una norma al cuadrado, y es ahi donde empezas a cambiar de variable como un loco histerico.

_________________


Image+chan

Virgo Género:Masculino Bufalo OfflineGalería Personal de kinchochanVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
Sid Bernard
Nivel 9


Edad: 35
Registrado: 20 Jul 2008
Mensajes: 1287
Ubicación: Al lado del Sub Esp. $ = <(TT,0,2+3i)(3,18,4)(0,0,e)>
Carrera: Electrónica y Informática
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MensajePublicado: Mar Dic 30, 2008 9:55 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

[tex]\lambda Min(A) \leq \frac{x^T A x }{||x||^2} \leq \lambda Max(A)[/tex]

Paso a [tex]\LaTeX[/tex] lo q puso sosey asi se puede entender un poco mas saludos Smile

_________________
WINDOWS Y C# FTW!!!!-WINDOWS Y C# FTW!!!!-WINDOWS Y C# FTW!!!!

[tex]\ll[/tex][tex]${\Large \definecolor{forestgreen}{rgb}{0.13,0.55,0.13} \color{forestgreen} [S]iD [B]eRnArD!}$ [/tex][tex]\gg[/tex] [tex] ${. \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ .}$ [/tex] [tex]\color{blue} "\mathbf{\mathit{The\, Music\, Rules\, The\, World}}" [/tex]

SOY ACERISTA Y QUE!!!!!

Virgo Género:Masculino Dragón OfflineGalería Personal de Sid BernardVer perfil de usuarioEnviar mensaje privadoEnviar emailVisitar sitio web del usuarioMSN Messenger
PabloFederico
Nivel 1



Registrado: 29 Dic 2008
Mensajes: 3


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MensajePublicado: Mar Dic 30, 2008 12:49 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Bueno muchisimas gracias, creo que ya me saque las dudas con este tema cualquier cosa pregunto lo que me falta...

Muchas graciass a todos, me sirve muchoo Cool

un abrazo


 Género:Masculino  OfflineGalería Personal de PabloFedericoVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
Jorge Pérez
Nivel 6



Registrado: 02 May 2006
Mensajes: 210


MensajePublicado: Mar Dic 30, 2008 1:50 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Hay una generalización del cociente de Rayleigh que dice lo siguiente:

Si [tex] A \in R^{n \times n} [/tex] es simétrica y [tex] B \in R^{n \times n} [/tex] es simétrica y definida positiva, entonces

[tex] \lambda_m(A,B) \le \frac{x^TAx}{x^TBx} \le \lambda_M(A,B), [/tex]

siendo [tex] \lambda_m(A,B) [/tex] y [tex] \lambda_M(A,B) [/tex] el mínimo y el máximo autovalor de [tex] B^{-1}A, [/tex] respectivamente.

Se puede demostrar también que los autovalores de [tex] B^{-1}A [/tex] son las raíces de la ecuación
[tex] \det(A-\lambda B) =0 [/tex]
lo que te evita de invertir [tex] B [/tex].

De lo anterior sale que

[tex] \min_{x^TBx=1} x^TAx=\lambda_m(A,B) [/tex] y que [tex] \max_{x^TBx=1} x^TAx=\lambda_M(A,B). [/tex]

Además se tiene que los extremos se alcanzan en los correspondientes autovectores de [tex] B^{-1}A [/tex] que satisfacen la restricción [tex] x^TBx=1[/tex].

Esos autovectores también se pueden calcular sin invertir [tex] B[/tex] porque es fácil ver que [tex] B^{-1}Av=\lambda v [/tex] si y solo si [tex] Av=\lambda B v [/tex] .


   OfflineGalería Personal de Jorge PérezVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
PabloFederico
Nivel 1



Registrado: 29 Dic 2008
Mensajes: 3


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MensajePublicado: Mie Dic 31, 2008 6:48 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

A ver gente si me corrigeen, a ver si estoy entendiendo el tema:

Para buscar los maximos y minimos de una forma cuadratica:

1) Si tengo una forma cuadratica a la que le llamo fa (x) , y la restriccion ( que tmb es otra forma cuadratica que la puedo llamar fb (x) ) es MODULO X^2 entonces esto se soluciona hallando los Avalores de la matriz de fa(x), ya que la matriz de fb(x) seria la identidad y entonces B^-1 * A = A .

2) Si tengo una fa(x) y la restriccion no es la de modulo de X al cuadrado, llamando fb(x) a la restriccion, entonces diagonalizo la matriz de fb(x) y uso esta matriz Diagonal para hacer el calcaulo B^-1 * A.?

Bueno, a ver si me pueden contestar eso mas que nada. Gracias Mr. Green


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Basterman
Nivel 9


Edad: 34
Registrado: 28 Nov 2008
Mensajes: 2329

Carrera: Mecánica
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MensajePublicado: Mie Feb 02, 2011 3:07 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Yo tengo una pregunta en cuanto a esto, sabemos que el cociente es

[tex]\lambda Min(A) \leq \frac{Q(x)}{||x||^2} \leq \lambda Max(A)[/tex]

pero vi un ejercicio que lo invierte([tex]\frac{1}{ \lambda Max (A)} \leq \frac{||x||^2}{Q(x)} \leq \frac{1}{ \lambda Min(A)}[/tex]) en la resolución y no entendí porque, no es la primera vez que lo veo, y quisiera saber cuando se lo invierte y porque es o no necesario.

Gracias.


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leandrob_90
Nivel 9


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Ubicación: Mundo de los Ryuo Shin
Carrera: Mecánica
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MensajePublicado: Mie Feb 02, 2011 4:16 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

lo invertís cuando lo que tenés que calular es el max/min de la norma del vector restringido (¿se escribe así?) a una forma cuadrática constante:

[tex]\mathrm{max/min} \{||x||:Q(x)=k \}[/tex]


edit: si la matriz no es def.positiva, no existe máximo de la norma del vector restringido a Q=k

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leandrob_90

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Basterman
Nivel 9


Edad: 34
Registrado: 28 Nov 2008
Mensajes: 2329

Carrera: Mecánica
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MensajePublicado: Sab Feb 05, 2011 6:57 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

leandrob_90 escribió:
lo invertís cuando lo que tenés que calular es el max/min de la norma del vector restringido (¿se escribe así?) a una forma cuadrática constante:

[tex]\mathrm{max/min} \{||x||:Q(x)=k \}[/tex]


Estuve leyendo un poco y te corrijo algo, no es que la forma cuadratica constante restringe a un vector, sino q a otra forma cuadratica.

En el caso de la norma de un vector, se da que [tex]max/min ||x||=max/min||x||^{2} =x^{t}Ix[/tex].


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Marinchun
Nivel 8



Registrado: 07 Feb 2010
Mensajes: 525

Carrera: Mecánica y Naval
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MensajePublicado: Sab Feb 05, 2011 9:53 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Jorge Pérez escribió:
Hay una generalización del cociente de Rayleigh que dice lo siguiente:

Si [tex] A \in R^{n \times n} [/tex] es simétrica y [tex] B \in R^{n \times n} [/tex] es simétrica y definida positiva, entonces

[tex] \lambda_m(A,B) \le \frac{x^TAx}{x^TBx} \le \lambda_M(A,B), [/tex]

siendo [tex] \lambda_m(A,B) [/tex] y [tex] \lambda_M(A,B) [/tex] el mínimo y el máximo autovalor de [tex] B^{-1}A, [/tex] respectivamente.

Se puede demostrar también que los autovalores de [tex] B^{-1}A [/tex] son las raíces de la ecuación
[tex] \det(A-\lambda B) =0 [/tex]
lo que te evita de invertir [tex] B [/tex].

De lo anterior sale que

[tex] \min_{x^TBx=1} x^TAx=\lambda_m(A,B) [/tex] y que [tex] \max_{x^TBx=1} x^TAx=\lambda_M(A,B). [/tex]

Además se tiene que los extremos se alcanzan en los correspondientes autovectores de [tex] B^{-1}A [/tex] que satisfacen la restricción [tex] x^TBx=1[/tex].

Esos autovectores también se pueden calcular sin invertir [tex] B[/tex] porque es fácil ver que [tex] B^{-1}Av=\lambda v [/tex] si y solo si [tex] Av=\lambda B v [/tex] .


Otra manera de calcular los autovectores, es decir, la forma que yo utilizo, es calculando el NUL (A - lambda*B), ya sea para lambda máximo ó mínimo. Por ejemplo, NUL (A - lambda*B)=gen {v}

Como la restricción es R(x)=1 y x=alfa*v, entonces

R(x) = R(alfa*v) = (alfa)^2*R(v) = 1

Entonces, /alfa/ = 1*[R(v)^-1/2] (léase como módulo de alfa igual a la inversa de la raíz cuadrada de R(v) )

Entonces por cada lambda, tengo dos soluciones.

La cuestión es la siguiente, este cálculo sale muy fácil porque la dim NUL(A - lambda*B) =1. Ahora, ¿cómo hago si me pasa que la dim NUL(A - lambda*B) es mayor a 1? (Situación que aún no se me presentó pero quién sabe :P)

Si no me equivoco, esto pasaría si lambda es AVA de multiplicidad algebraica mayor a 1 (AVA doble, triple, etc).

Por lo cual, los x en los cuales se alcanza el lamba (máximo o mínimo) son de la forma:

x = alfa*v + beta*u

Siguiendo el razonamiento anterior, me quedaría

(alfa)^2 + (beta)^2 = 1 (?)

Esto está bien???????????


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leandrob_90
Nivel 9


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Registrado: 17 Ago 2009
Mensajes: 1586
Ubicación: Mundo de los Ryuo Shin
Carrera: Mecánica
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MensajePublicado: Lun Feb 07, 2011 9:11 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Gente, tengo una duda con el siguiente ejercicio:

Coloquio 17 de diciembre de 2008

Image

Mi problema es que no se cuál es cuál, o sea, cuál sería la forma cuadrática [tex]Q(x)[/tex] y cuál sería la "norma del vector" [tex]||x||^2[/tex]

Quise usar lo que dice más arriba, en el post de Jorge Pérez con:

Forma cuadrática: [tex]A=A[/tex]
Norma del vector: [tex]B=P^2=P[/tex]

Pero según la generalización de Rayleigh, B tiene que ser definida postiviva y los autovalores de P, por ser matriz de proyección son 0 y 1, no es definida postivia.

Lo único que se me ocurre es cambiar las matrices:

Forma cuadrática: [tex]A=P[/tex]
Norma del vector: [tex]B=A[/tex]

pero no se si está bien. A ver si alguien me puede tirar un centro porque la verdad estoy medio perdido.

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leandrob_90

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Aries Género:Masculino Caballo OcultoGalería Personal de leandrob_90Ver perfil de usuarioEnviar mensaje privadoVisitar sitio web del usuario
Basterman
Nivel 9


Edad: 34
Registrado: 28 Nov 2008
Mensajes: 2329

Carrera: Mecánica
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MensajePublicado: Lun Feb 07, 2011 10:30 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Cuando piden [tex] Max/Min ( x : y ) [/tex] la restriccion es "y", y se aplica sobre "x".

En ese caso te estan restringiendo la forma cuadratica [tex] ||Px||^{2}[/tex] con la otra forma cuadratica [tex] (Ax,x)=x^{t}A^{t}x, A=A^{t} => (Ax,x)=x^{t}Ax=1 [/tex] (de esto ultimo no estoy seguro, diganme si flashee o no).


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Basterman
Nivel 9


Edad: 34
Registrado: 28 Nov 2008
Mensajes: 2329

Carrera: Mecánica
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MensajePublicado: Lun Feb 07, 2011 4:56 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Marinchun escribió:
Jorge Pérez escribió:
Hay una generalización del cociente de Rayleigh que dice lo siguiente:

Si [tex] A \in R^{n \times n} [/tex] es simétrica y [tex] B \in R^{n \times n} [/tex] es simétrica y definida positiva, entonces

[tex] \lambda_m(A,B) \le \frac{x^TAx}{x^TBx} \le \lambda_M(A,B), [/tex]

siendo [tex] \lambda_m(A,B) [/tex] y [tex] \lambda_M(A,B) [/tex] el mínimo y el máximo autovalor de [tex] B^{-1}A, [/tex] respectivamente.

Se puede demostrar también que los autovalores de [tex] B^{-1}A [/tex] son las raíces de la ecuación
[tex] \det(A-\lambda B) =0 [/tex]
lo que te evita de invertir [tex] B [/tex].

De lo anterior sale que

[tex] \min_{x^TBx=1} x^TAx=\lambda_m(A,B) [/tex] y que [tex] \max_{x^TBx=1} x^TAx=\lambda_M(A,B). [/tex]

Además se tiene que los extremos se alcanzan en los correspondientes autovectores de [tex] B^{-1}A [/tex] que satisfacen la restricción [tex] x^TBx=1[/tex].

Esos autovectores también se pueden calcular sin invertir [tex] B[/tex] porque es fácil ver que [tex] B^{-1}Av=\lambda v [/tex] si y solo si [tex] Av=\lambda B v [/tex] .


Otra manera de calcular los autovectores, es decir, la forma que yo utilizo, es calculando el NUL (A - lambda*B), ya sea para lambda máximo ó mínimo. Por ejemplo, NUL (A - lambda*B)=gen {v}

Como la restricción es R(x)=1 y x=alfa*v, entonces

R(x) = R(alfa*v) = (alfa)^2*R(v) = 1

Entonces, /alfa/ = 1*[R(v)^-1/2] (léase como módulo de alfa igual a la inversa de la raíz cuadrada de R(v) )

Entonces por cada lambda, tengo dos soluciones.

La cuestión es la siguiente, este cálculo sale muy fácil porque la dim NUL(A - lambda*B) =1. Ahora, ¿cómo hago si me pasa que la dim NUL(A - lambda*B) es mayor a 1? (Situación que aún no se me presentó pero quién sabe :P)

Si no me equivoco, esto pasaría si lambda es AVA de multiplicidad algebraica mayor a 1 (AVA doble, triple, etc).

Por lo cual, los x en los cuales se alcanza el lamba (máximo o mínimo) son de la forma:

x = alfa*v + beta*u

Siguiendo el razonamiento anterior, me quedaría

(alfa)^2 + (beta)^2 = 1 (?)

Esto está bien???????????


Una pregunta que se desprende de ese tipo de ejercicios, supongamos que tengo una forma cuadratica restrngida a otra a valor constante, ejemplifico asi es mas claro.

Sea [tex] Q(x)= x^{t}Ax, hallar Max/Min \{Q(x): R(x)=1\} con R(x)= x^{t}Bx[/tex], se puede hacer un cambio de variables tal que la restriccion me quede [tex] ||y||=1[/tex]? Si asi se pudiera, me resultaria mas facil por lo menos a mi.


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