Manual de Maxima 5.37.3: 59. lapack

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# 59. lapack

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## 59.1 Introducción a lapack

`lapack` es una traducción automática a Common Lisp (con el programa `f2c`) de la librería LAPACK escrita en Fortran.

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## 59.2 Funciones y variables para lapack

Función: dgeev (A)
Función: dgeev (A, right_p, left_p)

  Calcula los autovalores y, opcionalmente, también los autovectores de la matriz A. Todos los elementos de A deben ser enteros o números decimales en coma flotante. Además, A debe ser cuadrada (igual número de filas que de columnas) y puede ser o no simétrica.

  `dgeev(A)` calcula sólo los autovalores de A. `dgeev(A, right_p, left_p)` calcula los autovalores de A y los autovectores por la derecha cuando right_p = `true`, y los autovectores por la izquierda cuando left_p = `true`.

  La función devuelve una lista de tres elementos. El primer elemento es una lista con los autovalores. El segundo elemento es `false` o la matriz de autovectores por la derecha. El tercer elemento es `false` o la matriz de autovectores por la izquierda.

  El autovector por la derecha v(j) (la j-ésima columna de la matriz de autovectores por la derecha) satisface

  A . v(j) = lambda(j) . v(j)

  donde lambda(j) es su autovalor asociado.

  El autovector por la izquierda u(j) (la j-ésima columna de la matriz de autovectores por la izquierda) satisface

  u(j)**H . A = lambda(j) . u(j)**H

  donde u(j)**H denota la transpuesta conjugada de u(j).

  La función de Maxima `ctranspose` calcula la transpuesta conjugada.

  Los autovectores calculados están normalizados para que su norma euclídea valga 1 y su componente mayor tenga su parte imaginaria igual a cero.

  Ejemplo:

      (%i1) load (lapack)$
      (%i2) fpprintprec : 6;
      (%o2)                           6
      (%i3) M : matrix ([9.5, 1.75], [3.25, 10.45]);
                               [ 9.5   1.75  ]
      (%o3)                    [             ]
                               [ 3.25  10.45 ]
      (%i4) dgeev (M);
      (%o4)          [[7.54331, 12.4067], false, false]
      (%i5) [L, v, u] : dgeev (M, true, true);
                                 [ - .666642  - .515792 ]
      (%o5) [[7.54331, 12.4067], [                      ],
                                 [  .745378   - .856714 ]
                                              [ - .856714  - .745378 ]
                                              [                      ]]
                                              [  .515792   - .666642 ]
      (%i6) D : apply (diag_matrix, L);
                            [ 7.54331     0    ]
      (%o6)                 [                  ]
                            [    0     12.4067 ]
      (%i7) M . v - v . D;
                      [      0.0       - 8.88178E-16 ]
      (%o7)           [                              ]
                      [ - 8.88178E-16       0.0      ]
      (%i8) transpose (u) . M - D . transpose (u);
                           [ 0.0  - 4.44089E-16 ]
      (%o8)                [                    ]
                           [ 0.0       0.0      ]

Función: dgeqrf (A)

  Calcula la descomposición QR de la matriz A. Todos los elementos de A deben ser enteros o números reales. No es necesario que A tenga el mismo número de filas que de columnas.

  La función devuelve una lista con dos elementos; el primero es la matriz cuadrada ortonormal Q, con el mismo número de filas que A, y el segundo es la matriz triangular superior R, de iguales dimensiones que A. El producto `Q . R`, siendo "." el operador de la multiplicación matricial, es igual a A, ignorando errores de redondeo.

      (%i1) load (lapack) $
      (%i2) fpprintprec : 6 $
      (%i3) M : matrix ([1, -3.2, 8], [-11, 2.7, 5.9]) $
      (%i4) [q, r] : dgeqrf (M);
             [ - .0905357  .995893  ]
      (%o4) [[                      ],
             [  .995893    .0905357 ]
                                     [ - 11.0454   2.97863   5.15148 ]
                                     [                               ]]
                                     [     0      - 2.94241  8.50131 ]
      (%i5) q . r - M;
               [ - 7.77156E-16   1.77636E-15   - 8.88178E-16 ]
      (%o5)    [                                             ]
               [      0.0       - 1.33227E-15   8.88178E-16  ]
      (%i6) mat_norm (%, 1);
      (%o6)                      3.10862E-15

Función: dgesv (A, b)

  Calcula la solución x de la ecuación A x = b, siendo A una matriz cuadrada y b otra matriz con el mismo número de filas que A y un número arbitrario de columnas. Las dimensiones de la solución x son las mismas de b.

  Los elementos de A y b deben ser reducibles a números decimales si se les aplica la función `float`, por lo que tales elementos pueden en principio ser de cualquier tipo numérico, constantes numéricas simbólicas o cualesquiera expresiones reducibles a un número decimal. Los elementos de x son siempre números decimales. Todas las operaciones aritméticas se realizan en coma flotante.

  `dgesv` calcula la solución mediante la descomposición LU de A.

  Ejemplos:

  `dgesv` calcula la solución x de la ecuación A x = b.

      (%i1) A : matrix ([1, -2.5], [0.375, 5]);
                                     [   1    - 2.5 ]
      (%o1)                          [              ]
                                     [ 0.375    5   ]
      (%i2) b : matrix ([1.75], [-0.625]);
                                        [  1.75   ]
      (%o2)                             [         ]
                                        [ - 0.625 ]
      (%i3) x : dgesv (A, b);
                                  [  1.210526315789474  ]
      (%o3)                       [                     ]
                                  [ - 0.215789473684211 ]
      (%i4) dlange (inf_norm, b - A.x);
      (%o4)                                 0.0

  b una matriz con el mismo número de filas que A y un número arbitrario de columnas. Las dimensiones de x son las mismas de b.

      (%o0)                                done
      (%i1) A : matrix ([1, -0.15], [1.82, 2]);
                                     [  1    - 0.15 ]
      (%o1)                          [              ]
                                     [ 1.82    2    ]
      (%i2) b : matrix ([3.7, 1, 8], [-2.3, 5, -3.9]);
                                    [  3.7   1    8   ]
      (%o2)                         [                 ]
                                    [ - 2.3  5  - 3.9 ]
      (%i3) x : dgesv (A, b);
              [  3.103827540695117   1.20985481742191    6.781786185657722  ]
      (%o3)   [                                                             ]
              [ - 3.974483062032557  1.399032116146062  - 8.121425428948527 ]
      (%i4) dlange (inf_norm, b - A . x);
      (%o4)                       1.1102230246251565E-15

  Los elementos de A y b deben ser reducibles a números decimales.

      (%i1) A : matrix ([5, -%pi], [1b0, 11/17]);
                                     [   5    - %pi ]
                                     [              ]
      (%o1)                          [         11   ]
                                     [ 1.0b0   --   ]
                                     [         17   ]
      (%i2) b : matrix ([%e], [sin(1)]);
                                        [   %e   ]
      (%o2)                             [        ]
                                        [ sin(1) ]
      (%i3) x : dgesv (A, b);
                                   [ 0.690375643155986 ]
      (%o3)                        [                   ]
                                   [ 0.233510982552952 ]
      (%i4) dlange (inf_norm, b - A . x);
      (%o4)                        2.220446049250313E-16

Función: dgesvd (A)
Función: dgesvd (A, left_p, right_p)

  Calcula la descomposición singular (SVD, en inglés) de la matriz A, que contiene los valores singulares y, opcionalmente, los vectores singulares por la derecha o por la izquierda. Todos los elementos de A deben ser enteros o números decimales en coma flotante. La matriz A puede ser cuadrada o no (igual número de filas que de columnas).

  Sea m el número de filas y n el de columnas de A. La descomposición singular de A consiste en calcular tres matrices: U, Sigma y V^T, tales que

  A = U . Sigma . V^T

  donde U es una matriz unitaria m-por-m, Sigma es una matriz diagonal m-por-n y V^T es una matriz unitaria n-por-n.

  Sea sigma[i] un elemento diagonal de Sigma, esto es, Sigma[i, i] = sigma[i]. Los elementos sigma[i] se llaman valores singulares de A, los cuales son reales y no negativos, siendo devueltos por la función `dgesvd` en orden descendente.

  Las primeras min(m, n) columnas de U y V son los vectores singulares izquierdo y derecho de A. Nótese que `dgesvd` devuelve la transpuesta de V, no la propia matriz V.

  `dgesvd(A)` calcula únicamente los valores singulares de A. `dgesvd(A, left_p, right_p)` calcula los valores singulares de A y los vectores sigulares por la izquierda cuando left_p = `true`, y los vectores sigulares por la derecha cuando right_p = `true`.

  La función devuelve una lista de tres elementos. El primer elemento es una lista con los valores singulares. El segundo elemento es `false` o la matriz de vectores singulares por la izquierda. El tercer elemento es `false` o la matriz de vectores singulares por la derecha.

  Ejemplo:

      (%i1) load (lapack)$
      (%i2) fpprintprec : 6;
      (%o2)                           6
      (%i3) M: matrix([1, 2, 3], [3.5, 0.5, 8], [-1, 2, -3], [4, 9, 7]);
                              [  1    2    3  ]
                              [               ]
                              [ 3.5  0.5   8  ]
      (%o3)                   [               ]
                              [ - 1   2   - 3 ]
                              [               ]
                              [  4    9    7  ]
      (%i4) dgesvd (M);
      (%o4)      [[14.4744, 6.38637, .452547], false, false]
      (%i5) [sigma, U, VT] : dgesvd (M, true, true);
      (%o5) [[14.4744, 6.38637, .452547],
      [ - .256731  .00816168   .959029    - .119523 ]
      [                                             ]
      [ - .526456   .672116   - .206236   - .478091 ]
      [                                             ],
      [  .107997   - .532278  - .0708315  - 0.83666 ]
      [                                             ]
      [ - .803287  - .514659  - .180867    .239046  ]
      [ - .374486  - .538209  - .755044 ]
      [                                 ]
      [  .130623   - .836799   0.5317   ]]
      [                                 ]
      [ - .917986   .100488    .383672  ]
      (%i6) m : length (U);
      (%o6)                           4
      (%i7) n : length (VT);
      (%o7)                           3
      (%i8) Sigma:
              genmatrix(lambda ([i, j], if i=j then sigma[i] else 0),
                        m, n);
                        [ 14.4744     0        0    ]
                        [                           ]
                        [    0     6.38637     0    ]
      (%o8)             [                           ]
                        [    0        0     .452547 ]
                        [                           ]
                        [    0        0        0    ]
      (%i9) U . Sigma . VT - M;
                [  1.11022E-15        0.0       1.77636E-15 ]
                [                                           ]
                [  1.33227E-15    1.66533E-15       0.0     ]
      (%o9)     [                                           ]
                [ - 4.44089E-16  - 8.88178E-16  4.44089E-16 ]
                [                                           ]
                [  8.88178E-16    1.77636E-15   8.88178E-16 ]
      (%i10) transpose (U) . U;
             [     1.0      5.55112E-17    2.498E-16     2.77556E-17  ]
             [                                                        ]
             [ 5.55112E-17      1.0       5.55112E-17    4.16334E-17  ]
      (%o10) [                                                        ]
             [  2.498E-16   5.55112E-17       1.0       - 2.08167E-16 ]
             [                                                        ]
             [ 2.77556E-17  4.16334E-17  - 2.08167E-16       1.0      ]
      (%i11) VT . transpose (VT);
                [      1.0           0.0      - 5.55112E-17 ]
                [                                           ]
      (%o11)    [      0.0           1.0       5.55112E-17  ]
                [                                           ]
                [ - 5.55112E-17  5.55112E-17       1.0      ]

Función: dlange (norm, A)
Función: zlange (norm, A)

  Calcula una norma o seudonorma de la matriz A.

  `max`

    Calcula max(abs(A(i, j))), siendo i y j números de filas y columnas, respectivamente, de A. Nótese que esta función no es una norma matricial.

  `one_norm`

    Calcula la norma L[1] de A, esto es, el máximo de la suma de los valores absolutos de los elementos de cada columna.

  `inf_norm`

    Calcula la norma L[inf] de A, esto es, el máximo de la suma de los valores absolutos de los elementos de cada fila.

  `frobenius`

    Calcula la norma de Frobenius de A, esto es, la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de los elementos de la matriz.

Función: dgemm (A, B)
Función: dgemm (A, B, options)

  Calcula el producto de dos matrices y, opcionalmente, suma este producto con una tercera matriz.

  En su forma más simple, `dgemm(A, B)` calcula el producto de las matrices reales A y B.

  En la segunda forma, `dgemm` calcula alpha * A * B + beta * C, donde A, B y C son matrices reales de dimensiones apropiadas, siendo alpha y beta números reales. De forma opcional, tanto A como B pueden transponerse antes de calcular su producto. Los parámetros adicionales se pueden especificar en cualquier orden, siendo su sintaxis de la forma `clave=valor`. Las claves reconocidas son:

  `C`

    La matriz C que debe ser sumada. El valor por defecto es `false`, lo que significa que no se sumará ninguna matriz.

  `alpha`

    El producto de A por B se multiplicará por este vaalor. El valor por defecto es 1.

  `beta`

    Si se da la matriz C, se multiplicará por este valor antes de ser sumada. El valor por defecto es 0, lo que significa que C no se suma, incluso estando presente. Por lo tanto, téngase cuidado en especificar un valor no nulo para beta.

  `transpose_a`

    Si toma el valor `true`, se utilizará la transpuesta de A, en lugar de la propia matriz A, en el producto. El valor por defecto es `false`.

  `transpose_b`

    Si toma el valor `true`, se utilizará la transpuesta de B, en lugar de la propia matriz B, en el producto. El valor por defecto es `false`.

      (%i1) load (lapack)$
      (%i2) A : matrix([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]);
                                        [ 1  2  3 ]
                                        [         ]
      (%o2)                             [ 4  5  6 ]
                                        [         ]
                                        [ 7  8  9 ]
      (%i3) B : matrix([-1,-2,-3],[-4,-5,-6],[-7,-8,-9]);
                                     [ - 1  - 2  - 3 ]
                                     [               ]
      (%o3)                          [ - 4  - 5  - 6 ]
                                     [               ]
                                     [ - 7  - 8  - 9 ]
      (%i4) C : matrix([3,2,1],[6,5,4],[9,8,7]);
                                        [ 3  2  1 ]
                                        [         ]
      (%o4)                             [ 6  5  4 ]
                                        [         ]
                                        [ 9  8  7 ]
      (%i5) dgemm(A,B);
                               [ - 30.0   - 36.0   - 42.0  ]
                               [                           ]
      (%o5)                    [ - 66.0   - 81.0   - 96.0  ]
                               [                           ]
                               [ - 102.0  - 126.0  - 150.0 ]
      (%i6) A . B;
                                  [ - 30   - 36   - 42  ]
                                  [                     ]
      (%o6)                       [ - 66   - 81   - 96  ]
                                  [                     ]
                                  [ - 102  - 126  - 150 ]
      (%i7) dgemm(A,B,transpose_a=true);
                               [ - 66.0  - 78.0   - 90.0  ]
                               [                          ]
      (%o7)                    [ - 78.0  - 93.0   - 108.0 ]
                               [                          ]
                               [ - 90.0  - 108.0  - 126.0 ]
      (%i8) transpose(A) . B;
                                 [ - 66  - 78   - 90  ]
                                 [                    ]
      (%o8)                      [ - 78  - 93   - 108 ]
                                 [                    ]
                                 [ - 90  - 108  - 126 ]
      (%i9) dgemm(A,B,c=C,beta=1);
                               [ - 27.0  - 34.0   - 41.0  ]
                               [                          ]
      (%o9)                    [ - 60.0  - 76.0   - 92.0  ]
                               [                          ]
                               [ - 93.0  - 118.0  - 143.0 ]
      (%i10) A . B + C;
                                  [ - 27  - 34   - 41  ]
                                  [                    ]
      (%o10)                      [ - 60  - 76   - 92  ]
                                  [                    ]
                                  [ - 93  - 118  - 143 ]
      (%i11) dgemm(A,B,c=C,beta=1, alpha=-1);
                                  [ 33.0   38.0   43.0  ]
                                  [                     ]
      (%o11)                      [ 72.0   86.0   100.0 ]
                                  [                     ]
                                  [ 111.0  134.0  157.0 ]
      (%i12) -A . B + C;
                                     [ 33   38   43  ]
                                     [               ]
      (%o12)                         [ 72   86   100 ]
                                     [               ]
                                     [ 111  134  157 ]

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