LDLT 분해와의 비교 - 실험 도서관

LDLT 분해는 대칭 행렬(또는 에르미트 행렬)을 L과 D로 분해하는 방식을 의미한다. 여기서 L은 하삼각 행렬, D는 대각 행렬이다. 이는 대칭 행렬 A를 다음과 같이 나타내는 방법이다:

$\mathbf{A} = \mathbf{L} \mathbf{D} \mathbf{L}^T$

Sholesky 분해와 비교하면, Sholesky 분해에서 A는 다음과 같이 분해된다:

$\mathbf{A} = \mathbf{L} \mathbf{L}^T$

여기서 L은 하삼각 행렬이다.

Sholesky 분해와 LDLT 분해의 차이

행렬의 형태

Sholesky 분해: 대칭 양의 정부호 행렬 A를 하삼각 행렬 L과 그 전치 행렬의 곱으로 분해한다. 즉, \mathbf{A} = \mathbf{L} \mathbf{L}^T.
LDLT 분해: 대칭 행렬 A를 하삼각 행렬 L과 대각 행렬 D, 그리고 L의 전치 행렬의 곱으로 분해한다. 즉, \mathbf{A} = \mathbf{L} \mathbf{D} \mathbf{L}^T.

대각 행렬의 포함 여부

Sholesky 분해: 대각 행렬을 명시적으로 포함하지 않는다.
LDLT 분해: 대각 행렬 D를 명시적으로 포함한다.

계산의 차이점

LDLT 분해는 복잡도 면에서 Sholesky 분해와 비슷하지만 약간 더 복잡한다. 이 때문에 대각 요소의 계산이 조금 더 필요하다. 예를 들어, 아래와 같이 A를 L과 D로 분해한다:

L은 하삼각 행렬이고, 그 대각 원소는 1이다.
D는 대각 행렬이다.

활용의 차이

Sholesky 분해: 주로 대칭 양의 정부호 행렬에 사용된다. 예를 들어, 선형 방정식 풀이, 최소 제곱 문제 등에서 사용된다.
LDLT 분해: 대칭 행렬에 일반적으로 사용된다. 이는 양의 정부호일 필요가 없다.

계산 예

Sholesky 분해에서는:

$\mathbf{A} = \begin{bmatrix} 4 & 12 & -16 \\ 12 & 37 & -43 \\ -16 & -43 & 98 \end{bmatrix} = \mathbf{L} \mathbf{L}^T = \begin{bmatrix} 2 & 0 & 0 \\ 6 & 1 & 0 \\ -8 & 5 & 3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 & 6 & -8 \\ 0 & 1 & 5 \\ 0 & 0 & 3 \end{bmatrix}$

반면, LDLT 분해에서는:

$\mathbf{A} = \begin{bmatrix} 4 & 12 & -16 \\ 12 & 37 & -43 \\ -16 & -43 & 98 \end{bmatrix} = \mathbf{L} \mathbf{D} \mathbf{L}^T = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 3 & 1 & 0 \\ -4 & 5 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 4 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 9 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 3 & -4 \\ 0 & 1 & 5 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$

Sholesky 분해의 한계

행렬 조건

Sholesky 분해는 행렬 A가 대칭적이고 양의 정부호일 때만 사용 가능한다. 보다 정확하게, 행렬 A의 모든 고유값이 양수일 때만 가능한다. 만약 A가 양의 정부호가 아니면, Sholesky 분해는 실패한다.

수치적 안정성

Sholesky 분해는 수치적 안정성 측면에서 매우 유리하지만, 계산 과정 중에 오차가 발생할 경우 결과가 신뢰되지 않을 수 있다. 이는 특히 매우 큰 행렬에서 문제가 될 수 있다.

처리 불가능한 행렬

Sholesky 분해는 직사각형 행렬이나 비대칭 행렬에는 적용할 수 없다.

Sholesky 분해의 응용

선형 시스템 해법

Sholesky 분해는 선형 시스템 $\mathbf{A} \mathbf{x} = \mathbf{b}$ 를 푸는 데 자주 사용된다. 여기서 $\mathbf{A}$ 는 대칭 양의 정부호 행렬이다. Sholesky 분해를 통해 $\mathbf{A} = \mathbf{L} \mathbf{L}^T$ 로 분해한 다음, 두 단계로 나누어 문제를 푼다:

$\mathbf{L} \mathbf{y} = \mathbf{b}$ 를 풀어 $\mathbf{y}$ 를 구한다.
$\mathbf{L}^T \mathbf{x} = \mathbf{y}$ 를 풀어 $\mathbf{x}$ 를 구한다.

이 방법은 매우 효율적이고, 특히 행렬 $\mathbf{A}$ 가 큰 경우에 유리한다.

최소 자승법 (Least Squares)

회귀 분석에서, 최소 자승법을 사용하여 계수를 구할 때 Sholesky 분해를 사용할 수 있다. 예를 들어, 행렬 방정식 $\mathbf{A} = \mathbf{X}^T \mathbf{X}$ 와 $\mathbf{b} = \mathbf{X}^T \mathbf{y}$ 가 주어졌을 때, Sholesky 분해를 사용하여 효율적으로 풀 수 있다.

공분산 행렬 계산

통계학 및 데이터 과학에서 대칭 양의 정부호 공분산 행렬의 분해에 주로 사용된다. 이를 통해 다변량 정규 분포 등을 모델링할 수 있다.

최적화 문제

최적화 문제에서 제한 조건이 있는 경우, Hessian 행렬이 양의 정부호인 경우가 많다. 이 때 Sholesky 분해를 사용하여 해당 행렬을 분해함으로써 최적화 문제를 효율적으로 풀 수 있다.

시뮬레이션 및 샘플링

다변량 정규 분포에서 랜덤 샘플을 생성하기 위한 방법으로 Sholesky 분해를 사용한다. 이는 공분산 구조를 유지하면서 샘플링 과정을 단순화할 수 있게 도와준다.