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

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


:In der Grafik ist oben die allgemeine Korrelationsmatrix <b>K<sub>x</sub></b> der 2D&ndash;Zufallsgröße <b>x</b> = (<i>x</i><sub>1</sub>, <i>x</i><sub>2</sub>)<sup>T</sup> angegeben, wobei <i>&sigma;</i><sub>1</sub><sup>2</sup> und <i>&sigma;</i><sub>2</sub><sup>2</sup> die Varianzen der Einzelkomponenten beschreiben.  <i>&rho;</i> bezeichnet den Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Komponenten.
:In der Grafik ist oben die allgemeine Korrelationsmatrix <b>K<sub>x</sub></b> der 2D&ndash;Zufallsgröße <b>x</b> = (<i>x</i><sub>1</sub>, <i>x</i><sub>2</sub>)<sup>T</sup> angegeben, wobei <i>&sigma;</i><sub>1</sub><sup>2</sup> und <i>&sigma;</i><sub>2</sub><sup>2</sup> die Varianzen der Einzelkomponenten beschreiben.  <i>&rho;</i> bezeichnet den Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Komponenten.


:Die Zufallsgrößen <b>y</b> und <b>z</b> geben zwei Spezialfälle von <b>x</b> an, deren Prozessparameter aus den Kovarianzmatrizen <b>K<sub>y</sub></b> und <b>K<sub>z</sub></b> bestimmt werden können.<br>
:Die Zufallsgrößen <b>y</b> und <b>z</b> geben zwei Spezialfälle von <b>x</b> an, deren Prozessparameter aus den Kovarianzmatrizen <b>K<sub>y</sub></b> und <b>K<sub>z</sub></b> bestimmt werden können.
 
 
''Hinweise:''
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Verallgemeinerung_auf_N-dimensionale_Zufallsgrößen|Verallgemeinerung auf N-dimensionale Zufallsgrößen]].
*Einige Grundlagen zur Anwendung von Vektoren und Matrizen finden sich auf den Seiten [[Stochastische_Signaltheorie/Verallgemeinerung_auf_N-dimensionale_Zufallsgrößen#Grundlagen_der_Matrizenrechnung:_Determinante_einer_Matrix|Determinante einer Matrix]] sowie [[Stochastische_Signaltheorie/Verallgemeinerung_auf_N-dimensionale_Zufallsgrößen#Grundlagen_der_Matrizenrechnung:_Inverse_einer_Matrix|Inverse einer Matrix]]
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.


:<b>Hinweis:</b> Die Aufgabe bezieht sich auf die theoretischen Grundlagen von Kapitel 4.7. Einige Grundlagen zur Anwendung von Vektoren und Matrizen finden sich auf den folgenden Seiten:<br> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Determinante einer Matrix,<br> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Inverse einer Matrix.  
:<b>Hinweis:</b> Die Aufgabe bezieht sich auf die theoretischen Grundlagen von Kapitel 4.7. Einige Grundlagen zur Anwendung von Vektoren und Matrizen finden sich auf den folgenden Seiten:<br> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Determinante einer Matrix,<br> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Inverse einer Matrix.  

Revision as of 12:23, 3 April 2017

Drei Korrelationsmatrizen
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 Kx der 2D–Zufallsgröße x = (x1, x2)T angegeben, wobei σ12 und σ22 die Varianzen der Einzelkomponenten beschreiben. ρ bezeichnet den Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Komponenten.
Die Zufallsgrößen y und z geben zwei Spezialfälle von x an, deren Prozessparameter aus den Kovarianzmatrizen Ky und Kz bestimmt werden können.


Hinweise:

Hinweis: Die Aufgabe bezieht sich auf die theoretischen Grundlagen von Kapitel 4.7. Einige Grundlagen zur Anwendung von Vektoren und Matrizen finden sich auf den folgenden Seiten:
     Determinante einer Matrix,
     Inverse einer Matrix.


Weiterhin ist zu beachten:
  • Eine 2×2-Kovarianzmatrix besitzt zwei reelle Eigenwerte λ1 und λ2.
  • Die beiden Eigenwerte bestimmen zwei Eigenvektoren ξ1 und ξ2 und diese spannen ein neues Koordinatensystem in Richtung der Hauptachsen des alten Systems auf.
  • Entsprechend der Seite Höhenlinien bei korrelierten Zufallsgrößen ist der Winkel α zwischen dem alten und dem neuen System durch folgende Gleichung gegeben:
$$\alpha = \frac{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 Ky zu?

Ky beschreibt alle möglichen 2D-Zufallsgrößen mit σ1 = σ2.
Der Wertebereich des Parameters ρ ist –1 ≤ ρ ≤ 1.
Der Wertebereich des Parameters ρ ist 0 < ρ < 1.

2 Berechnen Sie die Eigenwerte von Ky unter der Bedingung σ = 1, ρ = 0.

$\lambda_1$ =
$\lambda_2$ =

3 Geben Sie die Eigenwerte von Ky unter der Bedingung σ = 1, 0 < ρ < 1 an. Welche Werte ergeben sich für ρ = 0.5, wobei λ1λ2 vorausgesetzt wird?

$\lambda_1$ =
$\lambda_2$ =

4 Berechnen Sie die zugehörigen Eigenvektoren η1 und η2. Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?

η1 und η2 liegen in Richtung der Ellipsenhauptachsen.
Die neuen Koordinaten sind um 45° gedreht.
Die Streuungen bezüglich des neuen Systems sind λ1 und λ2.

5 Wie lauten die Kenngrößen der durch Kz festgelegten Zufallsgröße z?

$\sigma_1$ =
$\sigma_2$ =
$\rho$ =

6 Berechnen Sie die Eigenwerte λ1 und λ2 < λ1 der Kovarianzmatrix Kz.

$\lambda_1$ =
$\lambda_2$ =

7 Um welchen Winkel α ist das neue Koordinatensystem (ζ1, ζ2) gegenüber dem ursprünglichen System (z1, z2) gedreht?

$\alpha$ = Grad


Musterlösung

1.  Ky ist tatsächlich die allgemeinste Kovariationmatrix einer 2D-Zufallsgröße mit σ1 = σ2 = σ. Der zweite Parameter gibt den Korrelationskoeffizienten an. Nach Abschnitt 4.1 kann ρ alle Werte zwischen ±1 inclusive dieser Randwerte annehmen. Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 2.
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 ρ 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 ρ = 0.5 erhält man λ1 = 1.5 und λ2 = 0.5. Die Gleichung gilt übrigens im gesamten Definitionsbereich –1 ≤ ρ ≤ 1. Für ρ = 0 ist λ1 = λ2 = 1 (siehe Teilaufgabe 2). Bei ρ = ±1 ergibt sich λ1 = 2 und λ2 = 0.
4.  Die Eigenvektoren erhält man durch Einsetzen der Eigenwerte λ1, λ2 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].$$

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 nebenstehender Skizze ist das Ergebnis verdeutlicht. Das neue, durch η1 und η2 festgelegte Koordinatensystem liegt tatsächlich in Richtung der Hauptachsen des ursprünglichen Systems. Mit σ1 = σ2 ergibt sich stets (Ausnahme: ρ = 0) der Drehwinkel α = 45 Grad. Dies folgt auch aus der Gleichung auf Seite 3 von Kapitel 4.2:
$$\alpha = \frac{1}{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot

\frac{\sigma_1\cdot\sigma_2}{\sigma_1^2 -\sigma_2^2})= \frac{1}{2}\cdot \arctan (\infty)\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = 45^\circ.$$

Die Eigenwerte λ1 und λ2 kennzeichnen nicht die Streuungen bezüglich der neuen Achsen, sondern die entsprechenden Varianzen. Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 2.
5.  Durch Vergleich der Matrizen Kx und Kz erhält man σ1 = 2, σ2 = 1 und ρ = 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 = \frac{1}{2}\cdot \arctan (2 \cdot 1 \cdot \frac{2 \cdot

1}{2^2 -1^2})= \frac{1}{2}\cdot \arctan (\frac{4}{3}) = 26.56^\circ.$$

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$$

$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}-\zeta_{11}=

2\zeta_{12}=0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\zeta_{12}=\frac{\zeta_{11}}{2}$$

$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}\alpha = \arctan

(\frac{\zeta_{12}}{\zeta_{11}}) = \arctan(0.5) \hspace{0.15cm}\underline{= 26.56^\circ}.$$

Die nebenstehende Skizze zeigt die 2D-WDF der Zufallsgröße z. Wegen ρ = 1 liegen alle Werte auf der Korrelationsgeraden mit den Koordinaten z2 = z1/2. Durch die Drehung um den Winkel α = arctan(0.5) = 26.56 Grad entsteht ein neues Koordinatensystem. Die Varianz entlang der Achse ζ1 beträgt λ1 = 5 (Streuung σ1 = 2.236), während in der dazu orthogonalen Richtung ζ2 die Zufallsgröße nicht ausgedehnt ist (λ2 = σ2 = 0).