σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Matrix Decompositions-Skill›Modul 1 · Eigenwerte und Spektren›Thema 1.2·~50 Min.Mittelstufe

Die Potenzmethode

Position in der SkillModul 1 von 5 · Thema 2 von 3
1.2 Die Potenzmethode
—Lab-Punkte— / 100XP gesamt—Serie—

Die dominante Richtung durch wiederholtes Multiplizieren finden

Ein charakteristisches Polynom zu lösen ist für eine 1000×10001000\times10001000×1000-Matrix aussichtslos, und oft will man nur das größte Eigenpaar, etwa die erste Hauptkomponente. Die Potenzmethode findet es allein mit Matrix-Vektor-Produkten. Starten Sie mit einem beliebigen Vektor x0\mathbf x_0x0​ und wiederholen Sie xk+1=Axk/∥Axk∥\mathbf x_{k+1}=A\mathbf x_k/\lVert A\mathbf x_k\rVertxk+1​=Axk​/∥Axk​∥. Jede Multiplikation streckt die Komponente entlang des dominanten Eigenvektors stärker als alle anderen, sodass der Vektor nach genug Schritten in diese Richtung zeigt.

xk+1=Axk∥Axk∥,λ≈xkTAxkxkTxk,ek∝∣λ2λ1∣k\mathbf x_{k+1}=\frac{A\mathbf x_k}{\lVert A\mathbf x_k\rVert},\qquad \lambda\approx\frac{\mathbf x_k^{T}A\mathbf x_k}{\mathbf x_k^{T}\mathbf x_k},\qquad e_k\propto\Big|\frac{\lambda_2}{\lambda_1}\Big|^{k}xk+1​=∥Axk​∥Axk​​,λ≈xkT​xk​xkT​Axk​​,ek​∝​λ1​λ2​​​k(1)

Schreiben Sie x0=c1v1+c2v2+⋯\mathbf x_0=c_1\mathbf v_1+c_2\mathbf v_2+\cdotsx0​=c1​v1​+c2​v2​+⋯ in Eigenvektoren. Nach kkk Schritten sind die Koeffizienten mit λik\lambda_i^kλik​ multipliziert, das Verhältnis des zweiten zum ersten ist also (λ2/λ1)k(\lambda_2/\lambda_1)^k(λ2​/λ1​)k. Das Verfahren konvergiert, wenn ∣λ1∣>∣λ2∣|\lambda_1|>|\lambda_2|∣λ1​∣>∣λ2​∣ gilt und der Startvektor eine Komponente entlang v1\mathbf v_1v1​ hat, und die Geschwindigkeit bestimmt ∣λ2/λ1∣|\lambda_2/\lambda_1|∣λ2​/λ1​∣: Nahe beieinanderliegende Eigenwerte bedeuten langsame Konvergenz. Die Normierung verhindert nur einen Überlauf; auf die Richtung kommt es an. Der Eigenwertschätzer ist der Rayleigh-Quotient. Für das nächste Eigenpaar zieht man λ1v1v1T\lambda_1\mathbf v_1\mathbf v_1^{T}λ1​v1​v1T​ von einer symmetrischen Matrix AAA ab und wiederholt, das heißt Deflation.

Einige Schritte von HandNehmen Sie A=(2112)A=\begin{pmatrix}2&1\\1&2\end{pmatrix}A=(21​12​) mit den Eigenwerten 3 und 1 und dem dominanten Eigenvektor (1,1)(1,1)(1,1). Starten Sie bei x0=(1,0)\mathbf x_0=(1,0)x0​=(1,0). Dann ist Ax0=(2,1)A\mathbf x_0=(2,1)Ax0​=(2,1), und der Rayleigh-Quotient von (2,1)(2,1)(2,1) ist (2,1)⋅(5,4)5=145=2,8\frac{(2,1)\cdot(5,4)}{5}=\frac{14}{5}=2{,}85(2,1)⋅(5,4)​=514​=2,8, schon nahe bei 3. Das nächste Produkt ist A(2,1)=(5,4)A(2,1)=(5,4)A(2,1)=(5,4), fast in Richtung (1,1)(1,1)(1,1). Der Fehler schrumpft pro Schritt um ∣λ2/λ1∣=1/3|\lambda_2/\lambda_1|=1/3∣λ2​/λ1​∣=1/3; für den Faktor 10−610^{-6}10−6 braucht man kkk mit 3k≥1063^k\ge10^63k≥106, also k=13k=13k=13.
  • Update: mit AAA multiplizieren, durch die Norm teilen, wiederholen; jeder Schritt kostet ein Matrix-Vektor-Produkt.
  • Geschwindigkeit: Der Fehler fällt wie ∣λ2/λ1∣k|\lambda_2/\lambda_1|^k∣λ2​/λ1​∣k, dicht beieinanderliegende größte Eigenwerte konvergieren also langsam.
  • Voraussetzungen: eine Lücke ∣λ1∣>∣λ2∣|\lambda_1|>|\lambda_2|∣λ1​∣>∣λ2​∣ und ein Startvektor, der nicht orthogonal zu v1\mathbf v_1v1​ ist.
Dieselbe Idee ordnet WebseitenDie Potenzmethode steckt hinter PageRank, und so berechnet man billig die erste Hauptkomponente von Tausenden Anlagen, wenn die Kovarianzmatrix riesig ist oder nie explizit gebildet wird (nur Produkte AxA\mathbf xAx stehen zur Verfügung). Bibliotheksroutinen für die vollständige Zerlegung kosten etwa n3n^3n3 Operationen, jeder Potenzschritt dagegen n2n^2n2 bei einer dichten Matrix.

Lab: Was bewertet wird

  • Wogegen sie konvergiert15 Pkt.
  • Ein Rayleigh-Quotient20 Pkt.
  • Das Konvergenzverhältnis10 Pkt.
  • Wie viele Iterationen15 Pkt.
  • Der Algorithmus in Reihenfolge15 Pkt.
  • Wann sie langsam ist oder versagt15 Pkt.
  • Warum normieren10 Pkt.
0/ 7 beantwortet
Aufgaben
1Auswahl15 Pkt.Nicht beantwortet

Wenn ∣λ1∣>∣λ2∣|\lambda_1|>|\lambda_2|∣λ1​∣>∣λ2​∣ gilt, gegen welchen Vektor konvergiert die Potenzmethode (der Richtung nach)?

2Numerische Antwort20 Pkt.Nicht beantwortet

Berechnen Sie für A=(2112)A=\begin{pmatrix}2&1\\1&2\end{pmatrix}A=(21​12​) und x=(2,1)\mathbf x=(2,1)x=(2,1) den Wert xTAx / xTx\mathbf x^{T}A\mathbf x\,/\,\mathbf x^{T}\mathbf xxTAx/xTx.

Rayleighquotient=Rayleigh quotient =Rayleighquotient=akzeptiert: ± 0.01
3Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Eine Matrix hat die Eigenwerte 3 und 1. Um welchen Faktor schrumpft der Fehler pro Potenzschritt?

ratio=ratio =ratio=akzeptiert: ± 0.005
4Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Bei einem Verhältnis von 1/3 pro Schritt: Was ist die kleinste ganze Schrittzahl kkk, die den Fehler um mindestens den Faktor 10610^{6}106 senkt (also 3k≥1063^k\ge10^63k≥106)?

k=k =k=akzeptiert: ± 0.01
5Schritte ordnen15 Pkt.Nicht beantwortet

Bringen Sie die Schritte der Potenzmethode in die richtige Reihenfolge.

Zum Umsortieren ziehen, oder ein Element fokussieren, mit Leertaste anheben, mit Pfeiltasten bewegen und mit Leertaste ablegen.

  1. 1Durch die Norm teilen, um einen Einheitsvektor zu erhalten
  2. 2Den Rayleigh-Quotienten als Eigenwert ausgeben
  3. 3Mit einem Vektor ungleich null starten
  4. 4Wiederholen, bis sich die Richtung nicht mehr ändert
  5. 5Den Vektor mit der Matrix multiplizieren
6Auswahl15 Pkt.Nicht beantwortet

Wählen Sie alle Situationen, in denen die einfache Potenzmethode langsam oder gar nicht konvergiert.

7In Worten erklären10 Pkt.Nicht beantwortet

Sagen Sie in ein bis zwei Sätzen, warum wir nach jeder Multiplikation durch die Norm teilen.

Mathe-ModusEingabe per Tastatur oder LaTeXAufgabe 1 von 7 · Strg ⏎ zum Prüfen

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