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关于秩一修正下子空间更新与正交矩阵分解的几何注记

数值分析 2019-03-06 v4

摘要

本文考虑给定矩阵 XRn×pX\in \mathbb{R}^{n\times p} 的秩一修正 Xnew=X+abTX_{new} = X+ab^T,其中已知矩阵分解 X=UWX = UWURn×pU\in\mathbb{R}^{n\times p} 为列正交矩阵,即 UTU=IU^TU=I。 arguably 产生此类分解的最重要方法是奇异值分解(SVD),其中 X=UW=UΣVTX=UW=U\Sigma V^T,以及 QR 分解,其中 X=UW=QRX = UW = QR。一种构造列正交矩阵 UnewU_{new} 的基本方法,使其列张成与秩一修正后 Xnew=X+abTX_{new} = X +ab^T 的列相同的子空间,是通过施加适当的坐标变换,使得在新坐标下更新仅影响单列,随后执行 Gram-Schmidt 步骤以重新正交化。这可分别解释为 SVD 中 UU 因子或 QR 分解中 QQ 因子的秩一修正,并导出修正矩阵 Xnew=UnewWnewX_{new} = U_{new}W_{new} 的分解。利用几何方法,我们证明该操作等价于在 Grassmann 流形上沿测地线从子空间 S=ran(X)\mathcal{S}= \text{ran}(X) 行进至子空间 Snew=ran(Xnew)\mathcal{S}_{new} =\text{ran}(X_{new}),并推导出该测地线的闭式表达式。此外,这使我们能够在无需额外计算代价的情况下确定子空间 S\mathcal{S}Snew\mathcal{S}_{new} 之间的子空间距离。对于 npn\gg pUnewU_{new}WnewW_{new} 均通过基本的秩一矩阵更新在 O(np)\mathcal{O}(np) 时间内获得。

关键词

引用

@article{arxiv.1711.08235,
  title  = {A geometric note on subspace updates and orthogonal matrix decompositions under rank-one modifications},
  author = {Ralf Zimmermann},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1711.08235},
  year   = {2019}
}

备注

15 pages, 1 figure, MATLAB code