숄레스키 분해

숄레스키 분해(Cholesky decomposition)는 에르미트 행렬(Hermitian matrix), 양의 정부호행렬(positive-definite matrix)의 분해에서 사용된다. 촐레스키 분해의 결과는 하삼각행렬과 하삼각행렬의 켤레전치 행렬의 곱으로 표현된다.

에르미트 양의 정부호 행렬 ${\displaystyle A}$의 숄레스키 분해는 다음과 같은 꼴의 분해이다.

${\displaystyle A=LL^{*}}$

여기서 ${\displaystyle L}$은 하삼각행렬이며, ${\displaystyle L^{*}}$는 ${\displaystyle L}$의 켤레전치이다. 또한, ${\displaystyle L}$의 대각 성분들은 모두 양의 실수이다.

${\displaystyle A}$의 모든 성분이 실수이면, ${\displaystyle L}$의 모든 성분도 실수이며, ${\displaystyle A=LL^{T}}$로 분해된다.

프랑스의 수학자 앙드레루이 숄레스키(프랑스어: André-Louis Cholesky)가 실수 행렬에 대해 발견했다.

${\displaystyle {\begin{aligned}\left({\begin{array}{*{3}{r}}4&12&-16\\12&37&-43\\-16&-43&98\\\end{array}}\right)=\left({\begin{array}{*{3}{r}}2&0&0\\6&1&0\\-8&5&3\\\end{array}}\right)\left({\begin{array}{*{3}{r}}2&6&-8\\0&1&5\\0&0&3\\\end{array}}\right).\end{aligned}}}$

이는 효율적인 수치해석에서 유용하게 사용되며, 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulations)에서도 유용하다. 선형 방정식 시스템을 푸는 실제 응용에서, 촐레스키 분해가 LU 분해와 비교했을 때 약 두 배 정도 효율적인 것으로 알려졌다.^[1]

${\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {A} =\mathbf {LL} ^{T}&={\begin{pmatrix}L_{11}&0&0\\L_{21}&L_{22}&0\\L_{31}&L_{32}&L_{33}\\\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}L_{11}&L_{21}&L_{31}\\0&L_{22}&L_{32}\\0&0&L_{33}\end{pmatrix}}\\&={\begin{pmatrix}L_{11}^{2}&&({\text{symmetric}})\\L_{21}L_{11}&L_{21}^{2}+L_{22}^{2}&\\L_{31}L_{11}&L_{31}L_{21}+L_{32}L_{22}&L_{31}^{2}+L_{32}^{2}+L_{33}^{2}\end{pmatrix}},\end{aligned}}}$

${\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {L} ={\begin{pmatrix}{\sqrt {A_{11}}}&0&0\\A_{21}/L_{11}&{\sqrt {A_{22}-L_{21}^{2}}}&0\\A_{31}/L_{11}&\left(A_{32}-L_{31}L_{21}\right)/L_{22}&{\sqrt {A_{33}-L_{31}^{2}-L_{32}^{2}}}\end{pmatrix}}\end{aligned}}}$

${\displaystyle L_{j,j}={\sqrt {A_{j,j}-\sum _{k=1}^{j-1}L_{j,k}^{2}}},}$

${\displaystyle L_{i,j}={\frac {1}{L_{j,j}}}\left(A_{i,j}-\sum _{k=1}^{j-1}L_{i,k}L_{j,k}\right)\quad {\text{for }}i>j.}$

• LU 분해

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