雅可比旋转

在数值线性代数中，雅可比旋转是 n 维内积空间的二维线性子空间的旋转 Q_kℓ，在用做相似变换的时候，被选择来置零 n×n 实数对称矩阵 A 的非对角元素的对称对:

${\displaystyle A\mapsto Q_{k\ell }^{T}AQ_{k\ell }=A'.\,\!}$

${\displaystyle {\begin{bmatrix}{*}&&&\cdots &&&*\\&\ddots &&&&&\\&&a_{kk}&\cdots &a_{k\ell }&&\\\vdots &&\vdots &\ddots &\vdots &&\vdots \\&&a_{\ell k}&\cdots &a_{\ell \ell }&&\\&&&&&\ddots &\\{*}&&&\cdots &&&*\end{bmatrix}}\to {\begin{bmatrix}{*}&&&\cdots &&&*\\&\ddots &&&&&\\&&a'_{kk}&\cdots &0&&\\\vdots &&\vdots &\ddots &\vdots &&\vdots \\&&0&\cdots &a'_{\ell \ell }&&\\&&&&&\ddots &\\{*}&&&\cdots &&&*\end{bmatrix}}}$

它是雅可比特征值算法的核心运算，它是数值上稳定的并适合用并行计算实现。

注意到只有 A 的行 k 和 ℓ 与列 k 和 ℓ 受到影响，并且 A′ 将保持对称。还有给 Q_kℓ 的明显的矩阵很少被计算，转而计算辅助值，A 也有效率和数值上稳定的方式更新。但是，为了引用，我们写矩阵为

${\displaystyle Q_{k\ell }={\begin{bmatrix}1&&&&&&\\&\ddots &&&&0&\\&&c&\cdots &s&&\\&&\vdots &\ddots &\vdots &&\\&&-s&\cdots &c&&\\&0&&&&\ddots &\\&&&&&&1\end{bmatrix}}.}$

就是说，除了四个元素之外，Q_kℓ 是一个单位矩阵，两个在对角线上(q_kk 和 q_ℓℓ 都等于 c) 而两个位于远离对角的位置上(q_kℓ 和 Q_ℓk 分别等于 s 和 −s)。这里的 c = cos ϑ 而 s = sin ϑ 对于某个角度 ϑ；但是对于应用这种旋转，这个角度自身是不需要的。使用克罗内克δ符号，矩阵元素可以写为

${\displaystyle q_{ij}=\delta _{ij}+(\delta _{ik}\delta _{jk}+\delta _{i\ell }\delta _{j\ell })(c-1)+(\delta _{ik}\delta _{j\ell }-\delta _{i\ell }\delta _{jk})s.\,\!}$

假设 h 是不为 k 或 ℓ 的索引(它们自身必须是不同的)。类似的更改过程在代数上写为

${\displaystyle a'_{hk}=a'_{kh}=ca_{hk}-sa_{h\ell }\,\!}$

${\displaystyle a'_{h\ell }=a'_{\ell h}=ca_{h\ell }+sa_{hk}\,\!}$

${\displaystyle a'_{k\ell }=a'_{\ell k}=(c^{2}-s^{2})a_{k\ell }+sc(a_{kk}-a_{\ell \ell })=0\,\!}$

${\displaystyle a'_{kk}=c^{2}a_{kk}-s^{2}a_{\ell \ell }-2sca_{k\ell }\,\!}$

${\displaystyle a'_{\ell \ell }=c^{2}a_{kk}-s^{2}a_{\ell \ell }+2sca_{k\ell }\,\!}$