Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.16: Eigenvalues and Eigenvectors"

From LNTwww
Line 33: Line 33:
 
{Berechnen Sie die Eigenwerte von $\mathbf{K_y}$ unter der Bedingung $\sigma = 1$ und $\rho = 0$.
 
{Berechnen Sie die Eigenwerte von $\mathbf{K_y}$ unter der Bedingung $\sigma = 1$ und $\rho = 0$.
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$\lambda_1 \ = $ { 1 3% }
+
$\lambda_1 \ = $ { 1 3% } $\ (\lambda_1 \ge \lambda_2)$
$\lambda_2 \ = $ { 1 3% }
+
$\lambda_2 \ = $ { 1 3% } $\ (\lambda_2 \le \lambda_1)$
  
  
Line 74: Line 74:
 
===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
:<b>1.</b>&nbsp;&nbsp;<b>K<sub>y</sub></b> ist tatsächlich die allgemeinste Kovariationmatrix einer 2D-Zufallsgröße mit <i>&sigma;</i><sub>1</sub> = <i>&sigma;</i><sub>2</sub> = <i>&sigma;</i>. Der zweite Parameter gibt den Korrelationskoeffizienten an. Nach Abschnitt 4.1 kann <i>&rho;</i> alle Werte zwischen &plusmn;1 inclusive dieser Randwerte annehmen. Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1 und 2</u>.
+
'''(1)'''&nbsp; Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1 und 2</u>:
 +
*$\mathbf{K_y}$ ist tatsächlich die allgemeinste Kovariationmatrix einer 2D-Zufallsgröße mit $\sigma_1 = \sigma_2 = \sigma$.  
 +
*Der Parameter $\rho$ gibt den Korrelationskoeffizienten an. Dieser kann alle Werte zwischen $\pm 1$ inclusive dieser Randwerte annehmen.
 +
  
:<b>2.</b>)&nbsp;&nbsp;In diesem Fall lautet die Bestimmungsgleichung:
+
'''(2)'''&nbsp; In diesem Fall lautet die Bestimmungsgleichung:
 
:$${\rm det}\left[ \begin{array}{cc}
 
:$${\rm det}\left[ \begin{array}{cc}
 
1- \lambda & 0 \\
 
1- \lambda & 0 \\
Line 84: Line 87:
 
\hspace{0.3cm} \hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1/2} =1}.$$
 
\hspace{0.3cm} \hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1/2} =1}.$$
  
:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp; Bei positivem <i>&rho;</i> lautet die Bestimmungsgleichung der Eigenwerte:
+
'''(3)'''&nbsp; Bei positivem $\rho$ lautet die Bestimmungsgleichung der Eigenwerte:
 
:$$(1- \lambda)^2 -\rho^2 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow
 
:$$(1- \lambda)^2 -\rho^2 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow
 
\hspace{0.3cm}\lambda^2 - 2\lambda + 1 - \rho^2 =
 
\hspace{0.3cm}\lambda^2 - 2\lambda + 1 - \rho^2 =
 
0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\lambda_{1/2} =1 \pm \rho.$$
 
0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\lambda_{1/2} =1 \pm \rho.$$
  
:Für <i>&rho;</i> = 0.5 erhält man <i>&lambda;</i><sub>1</sub> <u>= 1.5</u> und <i>&lambda;</i><sub>2</sub> <u>= 0.5</u>. Die Gleichung gilt übrigens im gesamten Definitionsbereich &ndash;1 &#8804; <i>&rho;</i> &#8804; 1. Für <i>&rho;</i> = 0 ist <i>&lambda;</i><sub>1</sub> = <i>&lambda;</i><sub>2</sub> = 1 (siehe Teilaufgabe 2). Bei <i>&rho;</i> = &plusmn;1 ergibt sich <i>&lambda;</i><sub>1</sub> = 2 und <i>&lambda;</i><sub>2</sub> = 0.
+
Für $\rho= 0.5$ erhält man $\underline{\lambda_{1} =1.5}$ und $\underline{\lambda_{2} =0.5}$. Die Gleichung gilt übrigens im gesamten Definitionsbereich $-1 \le \rho \le +1$.  
 +
*Für $\rho = 0$ ist $\lambda_1 = \lambda_2 = +1$ (siehe Teilaufgabe 2).  
 +
*Bei $\rho = \pm 1$ ergibt sich $\lambda_1  = 2$ und $\lambda_2  = 0$.
  
:<b>4.</b>&nbsp;&nbsp;Die Eigenvektoren erhält man durch Einsetzen der Eigenwerte <i>&lambda;</i><sub>1</sub>, <i>&lambda;</i><sub>2</sub> in die Kovarianzmatrix:
+
 
 +
'''(4)'''&nbsp; Die Eigenvektoren erhält man durch Einsetzen der Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$ in die Kovarianzmatrix:
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
 
1- (1+\rho) & \rho \\
 
1- (1+\rho) & \rho \\
Line 128: Line 134:
 
1
 
1
 
\end{array} \right].$$
 
\end{array} \right].$$
[[File:P_ID676__Sto_A_4_16_d.png|right|]]
 
  
:Bringt man diese in die so genannte Orthonormalform, so gilt:
+
[[File:P_ID676__Sto_A_4_16_d.png|right|Zur Drehung des Koordinatensystems]]
 +
Bringt man diese in die so genannte Orthonormalform, so gilt:
 
:$${\boldsymbol{\eta_1}}= \frac{1}{\sqrt{2}}\cdot \left[
 
:$${\boldsymbol{\eta_1}}= \frac{1}{\sqrt{2}}\cdot \left[
 
\begin{array}{c}
 
\begin{array}{c}
Line 142: Line 148:
 
\end{array} \right].$$
 
\end{array} \right].$$
  
:In nebenstehender Skizze ist das Ergebnis verdeutlicht. Das neue, durch <b>&eta;<sub>1</sub></b> und <b>&eta;<sub>2</sub></b> festgelegte Koordinatensystem liegt tatsächlich in Richtung der Hauptachsen des ursprünglichen Systems. Mit <i>&sigma;</i><sub>1</sub> = <i>&sigma;</i><sub>2</sub> ergibt sich stets (Ausnahme: <i>&rho;</i> = 0) der Drehwinkel <i>&alpha;</i> = 45 Grad. Dies folgt auch aus der Gleichung auf Seite 3 von Kapitel 4.2:
+
In der nebenstehenden Skizze ist das Ergebnis verdeutlicht:
:$$\alpha = \frac{1}{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot
+
*Das neue, durch $\mathbf{\eta_1}$ und $\mathbf{\eta_2}$ festgelegte Koordinatensystem liegt tatsächlich in Richtung der Hauptachsen des ursprünglichen Systems.  
 +
*Mit $\sigma_1 = \sigma_2$ ergibt sich fast immer (Ausnahme: $\rho= 0$) der Drehwinkel $\alpha = 45^\circ$. Dies folgt auch aus der im Theorieteil angegebenen Gleichung:
 +
:$$\alpha = {1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot
 
\frac{\sigma_1\cdot\sigma_2}{\sigma_1^2 -\sigma_2^2})=
 
\frac{\sigma_1\cdot\sigma_2}{\sigma_1^2 -\sigma_2^2})=
\frac{1}{2}\cdot \arctan
+
{1}/{2}\cdot \arctan
 
(\infty)\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = 45^\circ.$$
 
(\infty)\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = 45^\circ.$$
 +
*Die Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$ kennzeichnen nicht die Streuungen bezüglich der neuen Achsen, sondern die entsprechenden Varianzen.
 +
 +
 +
Richtig sind also <u>die Lösungsvorschläge 1 und 2</u>.
  
:Die Eigenwerte <i>&lambda;</i><sub>1</sub> und <i>&lambda;</i><sub>2</sub> kennzeichnen nicht die Streuungen bezüglich der neuen Achsen, sondern die entsprechenden Varianzen. Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1 und 2</u>.
+
'''(5)'''&nbsp; Durch Vergleich der Matrizen $\mathbf{K_x}$ und $\mathbf{K_z}$ erhält man
 +
*$\sigma_{1}\hspace{0.15cm}\underline{ =2}$,
 +
*$\sigma_{2}\hspace{0.15cm}\underline{ =1}$,
 +
*$\rho = 2/(\sigma_{1} \cdot \sigma_{2})\hspace{0.15cm}\underline{ =1}$.
  
:<b>5.</b>&nbsp;&nbsp;Durch Vergleich der Matrizen <b>K<sub>x</sub></b> und <b>K<sub>z</sub></b> erhält man <u><i>&sigma;</i><sub>1</sub> = 2, <i>&sigma;</i><sub>2</sub> = 1 und <i>&rho;</i> = 1</u>.
 
  
:<b>6.</b>&nbsp;&nbsp;Nach dem inzwischen altbekannten Schema gilt:
+
'''(6)'''&nbsp; Nach dem inzwischen altbekannten Schema gilt:
 
:$$(4- \lambda) \cdot (1- \lambda) -4 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow
 
:$$(4- \lambda) \cdot (1- \lambda) -4 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow
 
\hspace{0.3cm}\lambda^2 - 5\lambda  =
 
\hspace{0.3cm}\lambda^2 - 5\lambda  =
Line 158: Line 172:
 
=5,\hspace{0.1cm} \lambda_{2} =0}.$$
 
=5,\hspace{0.1cm} \lambda_{2} =0}.$$
  
:<b>7.</b>&nbsp;&nbsp;Nach der auf dem Angabenblatt vorgegebenen Gleichung gilt:
+
'''(7)'''&nbsp; Nach der auf dem Angabenblatt vorgegebenen Gleichung gilt:
:$$\alpha = \frac{1}{2}\cdot \arctan (2 \cdot 1 \cdot \frac{2 \cdot
+
:$$\alpha ={1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot 1 \cdot \frac{2 \cdot
1}{2^2 -1^2})= \frac{1}{2}\cdot \arctan (\frac{4}{3}) =
+
1}{2^2 -1^2})= {1}/{2}\cdot \arctan ({4}/{3}) =
 
26.56^\circ.$$
 
26.56^\circ.$$
[[File:P_ID677__Sto_A_4_16_g.png|right|]]
 
  
:Zum gleichen Ergebnis gelangt man über den Eigenvektor:
+
[[File:P_ID677__Sto_A_4_16_g.png|right|Dekorrelation von 2D-Zufallsgrößen]]
 +
Zum gleichen Ergebnis gelangt man über den Eigenvektor:
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
 
4-5 & 2 \\
 
4-5 & 2 \\
Line 172: Line 186:
 
\zeta_{12}
 
\zeta_{12}
 
\end{array}
 
\end{array}
\right]=0$$
+
\right]=0 \hspace{0.3cm}
:$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}-\zeta_{11}=
+
\Rightarrow\hspace{0.3cm}-\zeta_{11}=
2\zeta_{12}=0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\zeta_{12}=\frac{\zeta_{11}}{2}$$
+
2\zeta_{12}=0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\zeta_{12}={\zeta_{11}}/{2}$$
 
:$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = \arctan
 
:$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = \arctan
(\frac{\zeta_{12}}{\zeta_{11}}) = \arctan(0.5) \hspace{0.15cm}\underline{= 26.56^\circ}.$$
+
({\zeta_{12}}/{\zeta_{11}}) = \arctan(0.5) \hspace{0.15cm}\underline{= 26.56^\circ}.$$
  
:Die nebenstehende Skizze zeigt die 2D-WDF der Zufallsgröße <b><i>z</i></b>. Wegen <i>&rho;</i> = 1 liegen alle Werte auf der Korrelationsgeraden mit den Koordinaten <i>z</i><sub>2</sub> = <i>z</i><sub>1</sub>/2. Durch die Drehung um den Winkel <i>&alpha;</i> = arctan(0.5) = 26.56 Grad entsteht ein neues Koordinatensystem. Die Varianz entlang der Achse <i>&zeta;</i><sub>1</sub> beträgt <i>&lambda;</i><sub>1</sub> = 5 (Streuung <i>&sigma;</i><sub>1</sub> = 2.236), während in der dazu orthogonalen Richtung <i>&zeta;</i><sub>2</sub> die Zufallsgröße nicht ausgedehnt ist (<i>&lambda;</i><sub>2</sub> = <i>&sigma;</i><sub>2</sub> = 0).
+
Die nebenstehende Skizze zeigt die 2D-WDF der Zufallsgröße $\mathbf{z}$:
 +
* Wegen $\rho = 1$ liegen alle Werte auf der Korrelationsgeraden mit den Koordinaten $z_1$ und $z_2 = z_1/2$.  
 +
*Durch die Drehung um den Winkel $\alpha = \arctan(0.5) = 26.56^\circ$ entsteht ein neues Koordinatensystem.  
 +
*Die Varianz entlang der Achse $(\mathbf{\zeta_1}$ beträgt $\lambda_1 = 5$ (Streuung $\sigma_1 = \sqrt{5} = 2.236$), während in der dazu orthogonalen Richtung $(\mathbf{\zeta_2}$ die Zufallsgröße nicht ausgedehnt ist $(\lambda_2 = \sigma_2 = 0)$.
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}
  

Revision as of 14:14, 3 April 2017

Drei Korrelationsmatrizen

Obwohl die Beschreibung Gaußscher Zufallsgrößen mit Hilfe von Vektoren und Matrizen eigentlich nur bei mehr als $N = 2$ Dimensionen erforderlich ist und Sinn macht, beschränken wir uns hier auf den Sonderfall zweidimensionaler Zufallsgrößen.

In der Grafik ist oben die allgemeine Korrelationsmatrix $\mathbf{K_x}$ der 2D–Zufallsgröße $\mathbf{x} = (x_1, x_2)^{\rm T}$ angegeben, wobei $\sigma_1^2$ und $\sigma_2^2$ die Varianzen der Einzelkomponenten beschreiben. $\rho$ bezeichnet den Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Komponenten.

Die Zufallsgrößen $\mathbf{y}$ und $\mathbf{z}$ geben zwei Spezialfälle von $\mathbf{x}$ an, deren Prozessparameter aus den Kovarianzmatrizen $\mathbf{K_y}$ bzw. $\mathbf{K_z}$ bestimmt werden können.


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Verallgemeinerung auf N-dimensionale Zufallsgrößen.
  • Einige Grundlagen zur Anwendung von Vektoren und Matrizen finden sich auf den Seiten Determinante einer Matrix sowie Inverse einer Matrix
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Insbesondere ist zu beachten: Eine $2×2$-Kovarianzmatrix besitzt zwei reelle Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$. Diese beiden Eigenwerte bestimmen zwei Eigenvektoren $\xi_1$ und $\xi_2$. Diese spannen ein neues Koordinatensystem in Richtung der Hauptachsen des alten Systems auf.
  • Entsprechend der Seite Höhenlinien bei korrelierten Zufallsgrößen ist der Winkel $\alpha$ zwischen dem alten und dem neuen System durch folgende Gleichung gegeben:
$$\alpha = {1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot \frac{\sigma_1\cdot\sigma_2}{\sigma_1^2 -\sigma_2^2}).$$


Fragebogen

1

Welche Aussagen treffen für die Kovarianzmatrix $\mathbf{K_y}$ zu?

$\mathbf{K_y}$ beschreibt alle möglichen 2D-Zufallsgrößen mit $\sigma_1 = \sigma_2 = \sigma$.
Der Wertebereich des Parameters $\rho$ ist $-1 \le \rho \le +1$.
Der Wertebereich des Parameters $\rho$ ist $0 < \rho < 1$.

2

Berechnen Sie die Eigenwerte von $\mathbf{K_y}$ unter der Bedingung $\sigma = 1$ und $\rho = 0$.

$\lambda_1 \ = $

$\ (\lambda_1 \ge \lambda_2)$
$\lambda_2 \ = $

$\ (\lambda_2 \le \lambda_1)$

3

Geben Sie die Eigenwerte von $\mathbf{K_y}$ unter der Bedingung $\sigma = 1$ sowie $0 < \rho < 1$ an.
Welche Werte ergeben sich für $\rho = 0.5 $, wobei $\lambda_1 \ge \lambda_2$ vorausgesetzt wird?

$\rho = 0.5\text{:} \;\lambda_1 \ = $

$\ (\lambda_1 \ge \lambda_2)$
$\rho = 0.5\text{:} \;\lambda_2 \ = $

$\ (\lambda_2 \le \lambda_1)$

4

Berechnen Sie die zugehörigen Eigenvektoren $\mathbf{\eta_1}$ und $\mathbf{\eta_2}$. Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?

$\mathbf{\eta_1}$ und $\mathbf{\eta_2}$ liegen in Richtung der Ellipsenhauptachsen.
Die neuen Koordinaten sind um $45^\circ$ gedreht.
Die Streuungen bezüglich des neuen Systems sind $\lambda_1$ und $\lambda_2$.

5

Wie lauten die Kenngrößen der durch $\mathbf{K_z}$ festgelegten Zufallsgröße $\mathbf{z}$?

$\sigma_1$ =

$\sigma_2$ =

$\rho$ =

6

Berechnen Sie die Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2 \le \lambda_1$ der Kovarianzmatrix $\mathbf{K_z}$.

$\lambda_1 \ = $

$\ (\lambda_1 \ge \lambda_2)$
$\lambda_2 \ = $

$\ (\lambda_2 \le \lambda_1)$

7

Um welchen Winkel $\alpha$ ist das neue Koordinatensystem $(\mathbf{\zeta_1}, \mathbf{\zeta_2})$ gegenüber dem ursprünglichen System $(\mathbf{z_1}, \mathbf{z_2})$ gedreht?

$\alpha \ = $

$\ \rm Grad$


Musterlösung

(1)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 2:

  • $\mathbf{K_y}$ ist tatsächlich die allgemeinste Kovariationmatrix einer 2D-Zufallsgröße mit $\sigma_1 = \sigma_2 = \sigma$.
  • Der Parameter $\rho$ gibt den Korrelationskoeffizienten an. Dieser kann alle Werte zwischen $\pm 1$ inclusive dieser Randwerte annehmen.


(2)  In diesem Fall lautet die Bestimmungsgleichung:

$${\rm det}\left[ \begin{array}{cc} 1- \lambda & 0 \\ 0 & 1- \lambda \end{array} \right] = 0 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} (1- \lambda)^2 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} \hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1/2} =1}.$$

(3)  Bei positivem $\rho$ lautet die Bestimmungsgleichung der Eigenwerte:

$$(1- \lambda)^2 -\rho^2 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm}\lambda^2 - 2\lambda + 1 - \rho^2 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\lambda_{1/2} =1 \pm \rho.$$

Für $\rho= 0.5$ erhält man $\underline{\lambda_{1} =1.5}$ und $\underline{\lambda_{2} =0.5}$. Die Gleichung gilt übrigens im gesamten Definitionsbereich $-1 \le \rho \le +1$.

  • Für $\rho = 0$ ist $\lambda_1 = \lambda_2 = +1$ (siehe Teilaufgabe 2).
  • Bei $\rho = \pm 1$ ergibt sich $\lambda_1 = 2$ und $\lambda_2 = 0$.


(4)  Die Eigenvektoren erhält man durch Einsetzen der Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$ in die Kovarianzmatrix:

$$\left[ \begin{array}{cc} 1- (1+\rho) & \rho \\ \rho & 1- (1+\rho) \end{array} \right]\cdot{\boldsymbol{\eta_1}} = \left[ \begin{array}{cc} -\rho & \rho \\ \rho & -\rho \end{array} \right]\cdot \left[ \begin{array}{c} \eta_{11} \\ \eta_{12} \end{array} \right]=0$$
$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}-\rho \cdot \eta_{11} + \rho \cdot \eta_{12} = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\eta_{11}= {\rm const} \cdot \eta_{12}\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}{\boldsymbol{\eta_1}}= {\rm const}\cdot \left[ \begin{array}{c} 1 \\ 1 \end{array} \right];$$
$$\left[ \begin{array}{cc} 1- (1-\rho) & \rho \\ \rho & 1- (1-\rho) \end{array} \right]\cdot{\boldsymbol{\eta_2}} = \left[ \begin{array}{cc} \rho & \rho \\ \rho & \rho \end{array} \right]\cdot \left[ \begin{array}{c} \eta_{21} \\ \eta_{22} \end{array} \right]=0$$
$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}\rho \cdot \eta_{21} + \rho \cdot \eta_{22} = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\eta_{21}= -{\rm const} \cdot \eta_{22}\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}{\boldsymbol{\eta_2}}= {\rm const}\cdot \left[ \begin{array}{c} -1 \\ 1 \end{array} \right].$$
Zur Drehung des Koordinatensystems

Bringt man diese in die so genannte Orthonormalform, so gilt:

$${\boldsymbol{\eta_1}}= \frac{1}{\sqrt{2}}\cdot \left[ \begin{array}{c} 1 \\ 1 \end{array} \right],\hspace{0.5cm} {\boldsymbol{\eta_2}}= \frac{1}{\sqrt{2}}\cdot \left[ \begin{array}{c} -1 \\ 1 \end{array} \right].$$

In der nebenstehenden Skizze ist das Ergebnis verdeutlicht:

  • Das neue, durch $\mathbf{\eta_1}$ und $\mathbf{\eta_2}$ festgelegte Koordinatensystem liegt tatsächlich in Richtung der Hauptachsen des ursprünglichen Systems.
  • Mit $\sigma_1 = \sigma_2$ ergibt sich fast immer (Ausnahme: $\rho= 0$) der Drehwinkel $\alpha = 45^\circ$. Dies folgt auch aus der im Theorieteil angegebenen Gleichung:
$$\alpha = {1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot \frac{\sigma_1\cdot\sigma_2}{\sigma_1^2 -\sigma_2^2})= {1}/{2}\cdot \arctan (\infty)\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = 45^\circ.$$
  • Die Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$ kennzeichnen nicht die Streuungen bezüglich der neuen Achsen, sondern die entsprechenden Varianzen.


Richtig sind also die Lösungsvorschläge 1 und 2.

(5)  Durch Vergleich der Matrizen $\mathbf{K_x}$ und $\mathbf{K_z}$ erhält man

  • $\sigma_{1}\hspace{0.15cm}\underline{ =2}$,
  • $\sigma_{2}\hspace{0.15cm}\underline{ =1}$,
  • $\rho = 2/(\sigma_{1} \cdot \sigma_{2})\hspace{0.15cm}\underline{ =1}$.


(6)  Nach dem inzwischen altbekannten Schema gilt:

$$(4- \lambda) \cdot (1- \lambda) -4 = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm}\lambda^2 - 5\lambda = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1} =5,\hspace{0.1cm} \lambda_{2} =0}.$$

(7)  Nach der auf dem Angabenblatt vorgegebenen Gleichung gilt:

$$\alpha ={1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot 1 \cdot \frac{2 \cdot 1}{2^2 -1^2})= {1}/{2}\cdot \arctan ({4}/{3}) = 26.56^\circ.$$
Dekorrelation von 2D-Zufallsgrößen

Zum gleichen Ergebnis gelangt man über den Eigenvektor:

$$\left[ \begin{array}{cc} 4-5 & 2 \\ 2 & 1-5 \end{array} \right]\cdot \left[ \begin{array}{c} \zeta_{11} \\ \zeta_{12} \end{array} \right]=0 \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}-\zeta_{11}= 2\zeta_{12}=0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\zeta_{12}={\zeta_{11}}/{2}$$
$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = \arctan ({\zeta_{12}}/{\zeta_{11}}) = \arctan(0.5) \hspace{0.15cm}\underline{= 26.56^\circ}.$$

Die nebenstehende Skizze zeigt die 2D-WDF der Zufallsgröße $\mathbf{z}$:

  • Wegen $\rho = 1$ liegen alle Werte auf der Korrelationsgeraden mit den Koordinaten $z_1$ und $z_2 = z_1/2$.
  • Durch die Drehung um den Winkel $\alpha = \arctan(0.5) = 26.56^\circ$ entsteht ein neues Koordinatensystem.
  • Die Varianz entlang der Achse $(\mathbf{\zeta_1}$ beträgt $\lambda_1 = 5$ (Streuung $\sigma_1 = \sqrt{5} = 2.236$), während in der dazu orthogonalen Richtung $(\mathbf{\zeta_2}$ die Zufallsgröße nicht ausgedehnt ist $(\lambda_2 = \sigma_2 = 0)$.