\[
% 汎用
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% 数学
% 汎用
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% 集合論
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% 数論
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% 解析学
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% 逆三角関数
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% 畳み込み
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% 微分
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% 積分
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% 複素解析
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% ラプラス変換
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% 離散Fourier変換
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% Z変換
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% 線形代数
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% ベクトル
% 単位ベクトル
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% 確率論
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\newcommand{\cind}[2]{\ind{#1\left| #2\right.}} %条件付き指示関数
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% グラフ理論
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% プログラミング
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\]
はじめに
$n\times n$行列$A$のCholesky分解の計算量は$O(n^3)$であるが、$A$の分解が既に得られているとき、$A+\bm{x}\bm{x}^*$の分解を$O(n^2)$の計算量で求めることができる。本記事ではこの方法を導出する。
主張
$n\in\naturalNumbers,\;A\in\complexNumbers^{n\times n},\;A\succeq O,\;\bm{x}\in\complexNumbers^n$とし、$A$はHermite行列であるとする。 $A+\bm{x}\bm{x}^*$に対してCholesky分解のアルゴリズムを適用すると$O(n^3)$の計算量を要する。 しかし、$A$のCholesky分解$LL^*$が既に得られているとき、$A+\bm{x}\bm{x}^*$のCholesky分解を$O(n^2)$で得ることができる。 $\bm{x}\bm{x}^*$の階数が1以下である(特に0となるのは$\bm{x}=\bm{0}$の時かつその時に限る)ことから、この方法は “rank-one update” と呼ばれている。導出
方針としては、$n\times n$行列の rank-one update を$(n-1)\times(n-1)$行列の問題に帰着させ、以降同様に逐次的に行列の次数を縮小しながら解を構築する。このアルゴリズムの総計算量が$O(n^2)$となるのは明らかであろう。
$A+\bm{x}\bm{x}^*$のCholesky分解を$FF^*$とする。$L$の第$i$列ベクトルを$\bm{l}_i = [0,\dots,0,l_{i,i},\dots,l_{n,i}]^\top\in\complexNumbers^{n\times n}$とし、同様に$F$の第$i$列ベクトルを$\bm{f}_i = [0,\dots,0,f_{i,i},\dots,f_{n,i}]^\top\in\complexNumbers^{n\times n}$とすると次式が成り立つ。
\begin{align*} \sum_{i=1}^n \bm{f}_i\bm{f}_i^* &= \bm{x}\bm{x}^* + \sum_{i=1}^n \bm{l}_i\bm{l}_i^* \\ \bm{f}_1\bm{f}_1^* + \sum_{i=2}^n \bm{f}_i\bm{f}_i^* &= \bm{x}\bm{x}^* + \bm{l}_1\bm{l}_1^* + \sum_{i=2}^n \bm{l}_i\bm{l}_i^* \tag{1} \end{align*}$\bm{f}_i\bm{f}_i^*,\;\bm{l}_i\bm{l}_i^*\;(i=2,3,\dots,n)$の第1行および第1列は0であるから、$\bm{f}_1\bm{f}_1^*$と$\bm{x}\bm{x}^* + \bm{l}_1\bm{l}_1^*$の第1行および第1列が一致する。これより次式が成り立つ。
\[ f_{1,1} = \sqrt{l_{1,1}^2 + |x_1|^2} \eqqcolon r,\; f_{k,1} = \frac{1}{r}\left(l_{1,1}l_{k,1} + \overline{x_1}x_k\right) \; (k=2,3,\dots,n) \tag{2} \]ただし$L$の対角成分が非負の実数であることを前提としている。以上より、$\tilde{\bm{l}_1} \coloneqq [0,l_{2,1},l_{3,1},\dots,l_{n,1}]^\top,\;\tilde{\bm{x}} \coloneqq [0,x_2,x_3,\dots,x_n]^\top$とすると次式が成り立つ。
\[ \bm{f}_1 = r\bm{e}_1 + \frac{l_{1,1}}{r}\tilde{\bm{l}_1} + \frac{\conj{x_1}}{r}\tilde{\bm{x}} \]ここに$\bm{e}_1$は第1要素が1で他は0であるベクトルである。$\bm{f}_1\bm{f}_1^*$の右下$(n-1)\times(n-1)$行列を評価すると次式を得る。
\begin{align*} &\phantom{=} \frac{1}{r^2} \left(l_{1,1}^2\tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{l}_1}^* + l_{1,1}x_1\tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{x}}^* + \abs{x_1}^2\tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{x}}^* + l_{1,1}\overline{x_1}\tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{l}_1}^*\right) \\ &= \left(1 – \frac{\abs{x_1}^2}{r^2}\right)\tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{l}_1}^* + \frac{l_{1,1}x_1}{r^2}\tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{x}}^* + \left(1 – \frac{l_{1,1}^2}{r^2}\right)\tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{x}}^* + \frac{\overline{x_1}l_{1,1}}{r^2}\tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{l}_1}^* \\ &= \tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{l}_1}^* + \tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{x}}^* – \frac{1}{r^2}\left(\abs{x_1}^2\tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{l}_1}^* + l_{1,1}^2\tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{x}}^* – x_1l_{1,1}\tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{x}}^* – \overline{x_1}l_{1,1}\tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{l}_1}^*\right) \\ &= \tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{l}_1}^* + \tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{x}}^* – \bm{y}\bm{y}^* \quad \text{where} \quad \bm{y} = \frac{1}{r}\left(l_{1,1}\tilde{\bm{x}} – x_1\tilde{\bm{l}_1}\right) \end{align*}上式の$\tilde{\bm{l}_1}\tilde{\bm{l}_1}^* + \tilde{\bm{x}}\tilde{\bm{x}}^*$は$\bm{x}\bm{x}^* + \bm{l}_1\bm{l}_1^*$の右下$(n-1)\times(n-1)$行列である。以上より次式が成り立つ。
\[ \bm{f}_1\bm{f}_1^* = \bm{x}\bm{x}^* + \bm{l}_1\bm{l}_1^* – \bm{y}\bm{y}^* \]これを式(1)に適用して次式を得る。
\[ \sum_{i=2}^n \bm{f}_i\bm{f}_i^* = \bm{y}\bm{y}^* + \sum_{i=2}^n \bm{l}_i\bm{l}_i^* \]これは$(n-1)\times(n-1)$行列の rank-one update である。このようにして行列の次数を逐次的に縮小し、最後はスカラーの計算に帰着する。次数$k$の問題に対し式(2)の計算量は$O(k)$であるから、このアルゴリズムの総計算量は$n(n+1)/2$に比例する。
$\square$
実装例
以下はJulia 1.8.0での実装例である。
