肖小花 戴 芳 郭文艷

（西安理工大學(xué)理學(xué)院，西安710054）

在大量的應(yīng)用科學(xué)和工程計(jì)算中，如計(jì)算流體力學(xué)、量子物理、化學(xué)工程、經(jīng)濟(jì)模擬、材料科學(xué)、結(jié)構(gòu)工程和網(wǎng)絡(luò)排隊(duì)的Markov鏈模擬等領(lǐng)域，許多問題最后都?xì)w結(jié)為大規(guī)模矩陣特征值問題。由于大規(guī)模矩陣的階數(shù)很高，而且往往是稀疏矩陣，直接求解其全部特征值不太現(xiàn)實(shí)，在實(shí)際中需要的往往只是矩陣的部分特征對(duì)。近幾年來，大規(guī)模矩陣的內(nèi)部特征值問題在許多實(shí)際問題中的應(yīng)用越來越多，成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。

Scott提出的位移求逆的Arnoldi方法對(duì)于大規(guī)模矩陣內(nèi)部特征值問題的求解是非常有效的［1］。該方法能夠達(dá)到很快的收斂速度，但由于計(jì)算過程中需要對(duì)大規(guī)模矩陣進(jìn)行分解，這一方面會(huì)破壞原矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)，增加存儲(chǔ)量；另一方面，由于Arnoldi算法在迭代過程中對(duì)矩陣的擾動(dòng)是非常敏感的［2］，而求逆過程又很難保證達(dá)到可靠的精度，因此這種方法被認(rèn)為不實(shí)用。由Morgan［3，4］提出的調(diào)和 Arnoldi方法目前被認(rèn)為是解大規(guī)模矩陣內(nèi)部特征問題最有效的方法之一［5］，已成為一種更為實(shí)用的求解方法。

本文利用調(diào)和Arnoldi算法的一種等價(jià)形式來求解調(diào)和Ritz對(duì)，并應(yīng)用精化Arnoldi算法的思想給出了一種精化變形，進(jìn)一步對(duì)調(diào)和Ritz向量進(jìn)行精化求解，尋求使殘量范數(shù)達(dá)到極小的近似特征向量，并對(duì)這種方法進(jìn)行了理論分析，給出了數(shù)值實(shí)驗(yàn)。理論分析顯示了這種方法的可行性，數(shù)值實(shí)驗(yàn)顯示這種方法的優(yōu)越性。最后將本文的算法應(yīng)用于K－L變換的變換矩陣求解中。K－L［6］變換的核心過程是計(jì)算特征值和特征向量。由于待處理矩陣維數(shù)高，一般的方法很難求出其特征值及特征向量，甚至無法求出。K－L變換的一些優(yōu)化處理過程復(fù)雜，很難滿足實(shí)時(shí)性的要求，使得用K－L變換進(jìn)行圖像壓縮難以廣泛應(yīng)用。而本文的算法正好就是一種快速求解大規(guī)模矩陣特征值及特征向量的方法，將其用于K－L變換來進(jìn)行圖像壓縮是可行的。

1 調(diào)和Arnoldi方法的一種實(shí)現(xiàn)形式

對(duì)于任意給定的單位初始向量q0∈Rn和實(shí)定點(diǎn)τ，構(gòu)造m維的Krylov子空間

用Q表示V的位移子空間，即Q＝（A－τI）V ，所以有

設(shè)dimV＝dimQ＝m，令r11＝‖（A－τI）q0‖，q1＝ （A－τI）／r11，則有

用Arnoldi過程生成Qm－1的一組標(biāo)準(zhǔn)正交基，記Qm－1＝ ［q1，q2，…，qm－1］，Qm＝ ［Qm－1，qm］，這一過程可以用矩陣形式表示成

其 中 Gm＝ （gij）m×m和 Rm＝ （rij）m×m均為上Hessenberg矩陣，則q1，…，qm構(gòu)成了Q 的一組標(biāo)準(zhǔn)正交基。我們將上述產(chǎn)生Q的一組標(biāo)準(zhǔn)正交基的過程稱為位移Arnoldi過程［7］。

從上面的敘述可以得出：

q0，q1，…，qm－1構(gòu)成了V 的一組基，令Um＝ ［q0，q1，…，qm－1］，則由位移 Arnoldi過程可得

其中Qm＝ ［q1，…，qm］。關(guān)系式（6）揭示了子空間Q的一組標(biāo)準(zhǔn)正交基Qm和V的一組基Um之間的關(guān)系。

利用上述的位移Arnoldi過程和調(diào)和投影得特征值問題［3，8］

2 調(diào)和Ritz向量的精化變形算法

用調(diào)和投影方法來解決大規(guī)模矩陣的部分內(nèi)部特征值問題時(shí)，理論分析表明Ritz向量的收斂條件更嚴(yán)格，往往調(diào)和Ritz值作為特征值的近似非常適合，而相應(yīng)的調(diào)和Ritz向量近似程度很差。Jia提出了對(duì)于確定的特征值，在近似特征向量的計(jì)算上使用滿足某種最優(yōu)條件的精化近似向量來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的Ritz向量或者調(diào)和Ritz向量［9，10］，分析表明精化近似特征向量能夠從理論上克服調(diào)和Ritz值收斂到特征值時(shí)，調(diào)和Ritz向量經(jīng)常不收斂的問題；同時(shí)，他還證明了當(dāng)使用精化調(diào)和Ritz向量來作為特征向量的近似時(shí)，能夠得到與相應(yīng)的Ritz值相同的收斂性。本文利用位移Arnoldi算法生成的位移Krylov子空間，結(jié)合精化的思想給出一種精化變形，在位移Krylov子空間中進(jìn)行正交投影來對(duì)調(diào)和Ritz向量進(jìn)行精化求解，使改進(jìn)后調(diào)和Ritz向量對(duì)應(yīng)的殘量范數(shù)在求解空間上達(dá)到極小。

由前文的介紹可知，位移Krylov子空間Q為m維，則在Q上進(jìn)行正交投影

根據(jù)精化思想，并由關(guān)系式（6）和（10），有以下關(guān)系式成立

結(jié)論：若zi是矩陣Gm，i的最小奇異值σmin（Gm，i）所對(duì)應(yīng)的右奇異向量，且ui＝Qmzi，那么，其中－τ）Qm。

由式（10）可知這種精化變形使調(diào)和Ritz向量對(duì)應(yīng)的殘量范數(shù)在求解空間上達(dá)到極小，若設(shè)，則，因此精化變形方法比原來的方法能達(dá)到更好的收斂性質(zhì)和更快的收斂速度。下面給出調(diào)和Ritz向量的精化變形算法。

（1）給定子空間維數(shù)m，需要計(jì)算的特征向量的個(gè)數(shù)k以及要求達(dá)到的精度tol，選擇一個(gè)單位初始向量q0。

（2）生成子空間Q的一組標(biāo)準(zhǔn)正交基向量，得到Um，Qm，Rm。

（3）計(jì)算近似特征對(duì)。通過式（8）計(jì)算近似特征對(duì)作為A的特征值的近似，利用ui＝Qmzi計(jì)算精化后的調(diào)和Ritz向量，按要求從中選擇k個(gè)作為準(zhǔn)確特征對(duì) （λi，φi）的近似（i＝1，2，…，k），其 中zi為 矩 陣Gm，i的 最 小 奇 異 值σmin（Gm，i）所對(duì)應(yīng)的右奇異向量；

（5）重新啟動(dòng)。構(gòu)造新的初始向量q0，轉(zhuǎn)向第（2）步。

注：算法第（5）步采用顯式重新啟動(dòng)策略，即重新啟動(dòng)后的初始向量q0取作

其中α為規(guī)范化因子。

3 數(shù)值算例與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.1 數(shù)值算例

在INTEL PENTIUM微機(jī)上使用MATLAB7.0軟件包對(duì)本文的整個(gè)算法進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)。算法中停機(jī)準(zhǔn)則設(shè)為，實(shí)驗(yàn)中設(shè)精度為tol，當(dāng)stopcrit≤tol時(shí)停機(jī)。數(shù)值實(shí)驗(yàn)中所用的大規(guī)模矩陣為圖像矩陣，圖像為圖1和圖2所示的以jpg文件格式存儲(chǔ)的山水和松樹，山水的大小為1 000×1 000，松樹的大小為2 000×2 000。

圖1 山水Fig.1 Landscape

圖2 松樹Fig.2 Pine

數(shù)值算例1以圖1的圖像矩陣作為待計(jì)算特征值和特征向量的矩陣，矩陣的規(guī)模為1 000×1 000。m表示Krylov子空間的維數(shù)，m分別取10、20和30；n表示重新啟動(dòng)的次數(shù)；t表示運(yùn)算時(shí)間，以秒為單位；M表示矩陣與向量乘積的個(gè)數(shù)?！埃北硎舅惴?00步迭代未收斂。tol＝10－7，位移τ＝1，初始向量q0是按均勻分布生成的隨機(jī)向量。按本文算法計(jì)算得到矩陣按實(shí)部最大的3個(gè)特征值依次近似為λ1≈14.423 5，λ2≈10.211 8，λ3≈8.367 3。按調(diào)和 Arnoldi算法的等價(jià)變形計(jì)算得到矩陣按實(shí)部最大的3個(gè)特征值依次近似為λ1≈14.393 2，λ2≈10.192 6，λ3≈8.287 5。表1給出了計(jì)算的結(jié)果。

表1 對(duì)1 000階方陣用不同方法計(jì)算的結(jié)果比較Table 1 Comparison of the calculated results of 1 000 order matrixes by different methods

數(shù)值算例2此例是以圖2的圖像矩陣作為待計(jì)算特征值和特征向量的矩陣，矩陣的規(guī)模為2 000×2 000。m，τ，q0的取值同數(shù)值算例1，精度tol＝10－6。按本文算法計(jì)算得到矩陣按實(shí)部最大的3個(gè)特征值依次近似為λ1≈15.358 1，λ2≈12.807 9，λ3≈10.394 2。按調(diào)和Arnoldi算法的等價(jià)變形計(jì)算得到矩陣按實(shí)部最大的3個(gè)特征值依次近似為λ1≈15.317 2，λ2≈12.799 1，λ3≈10.295 5。表2給出了計(jì)算的結(jié)果。

表2 對(duì)2 000階方陣用不同方法計(jì)算的結(jié)果比較Table 2 Comparison of the calculated results of 2 000order matrixes by different methods

由以上2例的計(jì)算結(jié)果可以得出：對(duì)于不同的子空間維數(shù)，本文算法更有效，無論是在運(yùn)算時(shí)間還是在達(dá)到收斂時(shí)的迭代步數(shù)上均優(yōu)于精化前的調(diào)和Arnoldi算法；特別是當(dāng)子空間維數(shù)越小時(shí)，達(dá)到收斂迭代的步數(shù)更少，計(jì)算所需的時(shí)間更短，優(yōu)越性更明顯。

3.2 實(shí)驗(yàn)

在用K－L變換對(duì)圖像進(jìn)行壓縮的實(shí)驗(yàn)中，考慮到計(jì)算機(jī)處理器的性能，本文采用了如下方法：首先把圖像矩陣分成了大小相同的幾個(gè)矩陣，再用本文算法算出每個(gè)矩陣的協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，進(jìn)而對(duì)每個(gè)矩陣進(jìn)行K－L變換，并把變換后得到的每個(gè)壓縮圖像矩陣相應(yīng)地合成為壓縮后的整幅圖像矩陣，最后顯示出壓縮后的整幅圖像。如果計(jì)算機(jī)處理器的性能比較好，則用本文的算法就可以直接計(jì)算整幅圖像矩陣的協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，對(duì)整幅圖像矩陣進(jìn)行K－L變換來壓縮圖像。對(duì)于將圖像分成若干小塊而對(duì)每個(gè)小塊分別進(jìn)行K－L變換的方法，一般選擇大小為8×8的塊。

實(shí)驗(yàn)1對(duì)大小為256×256×8bit的以png文件格式存儲(chǔ)的米?；叶葓D像進(jìn)行壓縮。我們比較了以下2種方法：第一種是本文的圖像壓縮方法，將圖像矩陣分成16個(gè)64×64的方陣。第二種是將圖像分成若干小塊而對(duì)每個(gè)小塊分別進(jìn)行變換的方法［11］，記為JK－L，每個(gè)小塊選為8×8。t表示算法的執(zhí)行的時(shí)間（以分鐘為單位）。在實(shí)驗(yàn)中，本文的算法選取Krylov子空間的維數(shù)m＝30。對(duì)特征值的保留個(gè)數(shù)分別取為1、2、4、8、16，將特征向量量化為8位二進(jìn)制數(shù)，用2種方法分別進(jìn)行測(cè)試的情況如表3所示。

表3 256×256×8bit圖像的壓縮比和峰值信噪比及算法執(zhí)行時(shí)間Table 3 256×256×8bit image compression ratio and peak signal／noise ratio and the algorithm time

用本文方法對(duì)米粒圖進(jìn)行壓縮的原圖和保留特征值個(gè)數(shù)分別為1、2、4、8、16的壓縮后的重建圖像如圖3所示。

將圖像分塊的JK－L方法對(duì)米粒圖進(jìn)行壓縮的原圖和保留特征值個(gè)數(shù)分別為1、2、4、8、16的壓縮后的重建圖像如圖4所示。

實(shí)驗(yàn)2對(duì)大小為512×512×8bit的以jpg文件格式存儲(chǔ)的牽?；ɑ叶葓D像進(jìn)行壓縮。比較了以下2種方法：第一種是本文的圖像壓縮方法，將圖像矩陣分成16個(gè)128×128的方陣。第二種是將圖像分成若干小塊而對(duì)每個(gè)小塊分別進(jìn)行變換的方法，記為JK－L，每個(gè)小塊選為8×8。t表示算法的執(zhí)行時(shí)間（以分鐘為單位）。在實(shí)驗(yàn)中，本文的算法選取Krylov子空間的維數(shù)m＝30。對(duì)特征值保留個(gè)數(shù)分別取為1、2、4、8、16，將特征向量量化為8位二進(jìn)制數(shù)，用2種方法分別進(jìn)行測(cè)試的情況如表4所示。

圖3 米粒的原圖及保留特征值的重建圖像Fig.3 Original image of rice and the reconstructed image of the eigenvalue

圖4 米粒原圖及保留特征值的重建圖像Fig.4 Original of rice image and the reconstructed image of the eigenvalue

表4 512×512×8bit圖像的壓縮比和峰值信噪比及算法執(zhí)行時(shí)間Table 4 512×512×8bit image compression ratio and peak signal／noise ratio and the algorithm time

用本文方法對(duì)牽?；▓D進(jìn)行壓縮的原圖和保留特征值個(gè)數(shù)分別為1、2、4、8、16的壓縮后的重建圖像如圖5所示。

將圖像分塊的JK－L方法對(duì)牽?；▓D進(jìn)行壓縮的原圖和保留特征值個(gè)數(shù)分別為1、2、4、8、16的壓縮后的重建圖像如圖6所示。

從以上2個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以看出：從壓縮比、峰值信嗓比以及算法的執(zhí)行時(shí)間上，用本文的方法來使用K－L變換進(jìn)行圖像壓縮要優(yōu)于將圖像數(shù)據(jù)矩陣分成若干小塊而在每個(gè)小塊上使用K－L變換的方法。

4 結(jié)束語

本文研究了大規(guī)模矩陣特征值問題的一種數(shù)值求解方法，對(duì)調(diào)和Arnoldi方法進(jìn)行了改進(jìn)，在精化思想的基礎(chǔ)上給出了一種精化變形方法。保持調(diào)和Ritz值不變，對(duì)調(diào)和Ritz向量進(jìn)行了精化求解，理論分析和數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明了該方法的可行性及有效性，并將其用于K－L變換進(jìn)行圖像壓縮。這種將大規(guī)模矩陣特征值問題的數(shù)值求解方法引入K－L變換來進(jìn)行圖像壓縮，解決了KL變換中變換矩陣過大而求解困難的問題。進(jìn)一步對(duì)大規(guī)模矩陣特征值問題數(shù)值求解方法的研究，將有助于用K－L變換對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮和傳輸。

圖5 牽?；ǖ脑瓐D及保留特征值的重建圖像Fig.5 The original image of morning glory and the reconstructed image of the eigenvalue

圖6 牽?；ㄔ瓐D及保留特征值的重建圖像Fig.6 The original image of morning glory and the reconstructed image of the eigenvalue

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