1.对于矩阵A具有不同的特征值,添加扰动δA结果 [1] 改变大小的特征值(到一阶)
δλi=(X−1δAX)ii,
所以|δλi|≤κ(X)∥δA∥. 条件数的变化由
其中是绝对值的最小和最大特征值。成正比 ,你能得到的唯一问题是如果你的矩阵几乎是奇异的并且扰动变成奇异的,那么会很大。κ(A)δ(κ(A))=κ(A)(δ(logλn)−δ(logλ1))≤κ(A)∥δA∥(|λn|−1+|λ1|−1),
λ1,λn∥δA∥δ(κ(A))
2.是不正确的。考虑和,那么两者都是良条件的,,,但。κ(A+B)≤κ(A)+κ(B)A=diag(1,1+ϵ)B=diag(1,−1)κ(A)=1+ϵκ(B)=1κ(A+B)=ϵ−1
- [1]用于正向和反向模式自动微分的矩阵导数结果的扩展集合,M. Giles,(pdf)