Definitheit
Definitheit und insbesondere die Bestimmung ob eine Matrix positiv definit ist oder nicht, ist sowohl in der Physik als auch in der Mathematik sehr wichtig. Deswegen erklären wir dir die verschiedenen Möglichkeiten zur Bestimmung der Definitheit ausführlich anhand von Matrizen.
Du möchtest ohne große Anstrengung direkt sehen, wann eine Matrix positiv definit ist? Schau dir dazu einfach unser Video an!
Inhaltsübersicht
Definitheit von Matrizen einfach erklärt
Ist eine Matrix positiv definit, so kannst du daran verschiedene Aussagen der Physik oder der Mathematik ableiten. Ein Beispiel sind die Extremwertaufgaben . Ist die Hesse-Matrix einer Funktion an einem kritischen Punkt positiv definit, so hat in diesem Punkt ein lokales Minimum.
Sei ein n-zeiliger Spaltenvektor und der zugehörige transponierte Zeilenvektor. Eine quadratische Matrix heißt
positiv definit, falls
positiv semidefinit, falls
negativ definit, falls
negativ semidefinit, falls .
Ist die Matrix weder positiv noch negativ (semi-)definit, so heißt sie indefinit.
Allgemein definiert man Definitheit nicht nur für Matrizen, sondern für symmetrische Bilinearformen
.
Da jede reelle Matrix aber als solche auf aufgefasst werden kann, reicht es uns, die Kriterien hier nur für Matrizen darzustellen. (In klappt das analog, wenn du hermitesche Matrizen betrachtest und anstelle des transponierten von das transponiert-konjungierte verwendest.)
Jetzt weißt du zwar, was es bedeutet, wenn eine Matrix als positiv definit, negativ definit oder indefinit bezeichnet wird. Wie man die Definitheit konkret bestimmt, zeigen wir dir im nächsten Abschnitt.
Eigenwerte
Ob eine Matrix positiv definit ist, kannst du direkt an ihren Eigenwerten , ablesen, denn es gilt:
alle ist positiv definit,
alle ist positiv semidefinit,
alle ist negativ definit,
alle ist negativ semidefinit.
Hat sowohl positive als auch negative Eigenwerte, so ist die Matrix indefinit.
Beispiel 1: Definitheit bestimmen über Eigenwerte
Die Matrix hat die drei Eigenwerte , und . Da alle Eigenwerte größer Null sind, ist die Matrix positiv definit.
Hauptminoren
Wenn du nur die Hauptminoren betrachtest, musst du nicht alle Eigenwerte explizit berechnen. Die führenden Hauptminoren einer n×n-Matrix sind dabei die Determinanten der Untermatrizen, die dadurch entstehen, dass man schrittweise die letzte Zeile und Spalte der Matrix streicht.
Für die Definitheit der Matrix bedeutet das
alle ist positiv definit
alle und alle ist negativ definit,
wobei die geraden führenden Hauptminoren bezeichnen und die ungeraden.
Bemerkung: Um dieses Kriterium auf semidefinite Matrizen zu verallgemeinern, musst du alle Hauptminoren berücksichtigen, nicht nur die führenden.
Beispiel 2: Definitheit bestimmen über Hauptminoren
Die drei führenden Hauptminoren der Matrix sind die Determinanten der Untermatrizen
, und , d.h.
Die Matrix ist somit negativ definit.
Cholesky Zerlegung
Ist eine symmetrische Matrix, so können wir über die Cholesky-Zerlegung sehr einfach zeigen, ob positiv definit ist. Eine Matrix ist genau dann positiv definit, wenn es eine obere Dreiecksmatrix D gibt, sodass .
Beispiel 3: Definitheit bestimmen mittels Cholesky-Zerlegung
Finden wir die Cholesky-Zerlegung der symmetrischen Matrix , so ist sie positiv definit.
Sei dazu die obere Dreiecksmatrix und die Transponierte von .
Existiert eine Cholesky-Zerlegung von , muss also gelten
Ein konkretes Beispiel hierfür wäre mit dem zugehörigen und
Gaußsches Eliminationsverfahren
Eine Matrix ist genau dann positiv definit, wenn du sie mithilfe des Gaußschen Eliminationsverfahren ohne Zeilenvertauschungen und mit n positiven Pivot-Elementen auf Zeilenstufenform bringen kannst.
Diagonaldominante Matrizen
Sind alle Diagonaleinträge einer symmetrischen Matrix positiv und ist zusätzlich streng diagonal dominant, so ist positiv definit. Diagonal dominant bedeutet, dass die Diagonalelemente der Matrix betragsmäßig größer sind als die Summe der Beträge der restlichen Einträge dieser Zeile. D.h. für alle muss gelten:
.
Beispiel 4: Definitheit für diagonaldominante Matrizen
Die Matrix ist streng diagonaldominant, da und und . Sie ist somit positiv definit. Du kannst dies gerne z.B. über die Eigenwerte verifizieren.
Achtung: Die Umkehrung dieser Aussage gilt nicht! Das kannst du dir leicht am Beispiel überlegen.
Symmetrischer Anteil von Matrizen
Ist die Matrix (nicht) symmetrisch, reicht es für die Definitheit, ihren symmetrischen Teil zu untersuchen. ist genau dann positiv / negativ (semi-)definit, wenn ihr symmetrischer Anteil positiv / negativ (semi-)definit ist.
- Beispiel 5: Definitheit über Symmetrie
Die Matrix ist positiv definit, da ihr symmetrischer Teil
positiv definit ist. Dies wiederum lässt sich leicht z.B. mithilfe der Cholesky-Zerlegung zeigen.
Extremwertaufgaben
Super! Du kannst jetzt die Definitheit von Matrizen bestimmen! Aber was machst du nun damit? Du kannst sie beispielsweise zum Lösen von Extremwertaufgaben verwenden. In unserem Video dazu erfährst du, wie du mithilfe der Definitheit die kritischen Stellen bestimmst. Schau es dir direkt an!