Aufgaben:Aufgabe 4.16: Eigenwerte und Eigenvektoren: Unterschied zwischen den Versionen

Aus LNTwww
Wechseln zu:Navigation, Suche
Zeile 9: Zeile 9:
  
 
Die Zufallsgrößen $\mathbf{y}$ und $\mathbf{z}$ geben zwei Spezialfälle von $\mathbf{x}$ an, deren Prozessparameter aus den Korrelationsmatrix $\mathbf{K_y}$ bzw.  $\mathbf{K_z}$ bestimmt werden können.
 
Die Zufallsgrößen $\mathbf{y}$ und $\mathbf{z}$ geben zwei Spezialfälle von $\mathbf{x}$ an, deren Prozessparameter aus den Korrelationsmatrix $\mathbf{K_y}$ bzw.  $\mathbf{K_z}$ bestimmt werden können.
 +
 +
  
  
Zeile 79: Zeile 81:
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
 
'''(1)'''&nbsp; 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 $\sigma_1 = \sigma_2 = \sigma$.  
+
*$\mathbf{K_y}$ ist tatsächlich die allgemeinste Korrelationsmatrix 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.
 
*Der Parameter $\rho$ gibt den Korrelationskoeffizienten an. Dieser kann alle Werte zwischen $\pm 1$ inclusive dieser Randwerte annehmen.
 
   
 
   
Zeile 90: Zeile 92:
 
(1- \lambda)^2  = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow
 
(1- \lambda)^2  = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow
 
\hspace{0.3cm} \hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1/2} =1}.$$
 
\hspace{0.3cm} \hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1/2} =1}.$$
 +
  
 
'''(3)'''&nbsp;  Bei positivem $\rho$ 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{0.5cm}\Rightarrow
\hspace{0.3cm}\lambda^2 - 2\lambda + 1 - \rho^2 =
+
\hspace{0.5cm}\lambda^2 - 2\lambda + 1 - \rho^2 =
0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\lambda_{1/2} =1 \pm \rho.$$
+
0\hspace{0.5cm}\Rightarrow\hspace{0.5cm}\lambda_{1/2} =1 \pm \rho.$$
  
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 $\rho= 0.5$ erhält man $\underline{\lambda_{1} =1.5}$ und $\underline{\lambda_{2} =0.5}$.  
*Für $\rho = 0$ ist $\lambda_1 = \lambda_2 = +1$ (siehe Teilaufgabe 2).  
+
*Die Gleichung gilt übrigens im gesamten Definitionsbereich $-1 \le \rho \le +1$.  
 +
*Für $\rho = 0$ ist $\lambda_1 = \lambda_2 = +1$ &nbsp; &rArr; &nbsp; siehe Teilaufgabe '''(2)'''.  
 
*Bei $\rho = \pm 1$ ergibt sich $\lambda_1  = 2$ und $\lambda_2  = 0$.
 
*Bei $\rho = \pm 1$ ergibt sich $\lambda_1  = 2$ und $\lambda_2  = 0$.
  
  
'''(4)'''&nbsp; Die Eigenvektoren erhält man durch Einsetzen der Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$ in die Kovarianzmatrix:
+
'''(4)'''&nbsp; Die Eigenvektoren erhält man durch Einsetzen der Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$ in die Korrelationsmatrix:
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
 
1- (1+\rho) & \rho \\
 
1- (1+\rho) & \rho \\
Zeile 139: Zeile 143:
 
\end{array} \right].$$
 
\end{array} \right].$$
  
[[Datei:P_ID676__Sto_A_4_16_d.png|right|Zur Drehung des Koordinatensystems]]
+
[[Datei:P_ID676__Sto_A_4_16_d.png|right|frame|Zur Drehung des Koordinatensystems]]
 
Bringt man diese in die so genannte Orthonormalform, so gilt:
 
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[
Zeile 154: Zeile 158:
 
In der nebenstehenden Skizze ist das Ergebnis verdeutlicht:  
 
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.  
 
*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:
+
*Mit $\sigma_1 = \sigma_2$ ergibt sich fast immer (Ausnahme: &nbsp; $\rho= 0$) der Drehwinkel $\alpha = 45^\circ$.  
 +
*Dies folgt auch aus der im Theorieteil angegebenen Gleichung:
 
:$$\alpha = {1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot
 
:$$\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})=
 
{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.  
+
*Die Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2$ kennzeichnen nicht die Streuungen bezüglich der neuen Achsen, sondern die Varianzen.  
  
  
 
Richtig sind also <u>die Lösungsvorschläge 1 und 2</u>.
 
Richtig sind also <u>die Lösungsvorschläge 1 und 2</u>.
 +
  
 
'''(5)'''&nbsp; Durch Vergleich der Matrizen $\mathbf{K_x}$ und $\mathbf{K_z}$ erhält man  
 
'''(5)'''&nbsp; Durch Vergleich der Matrizen $\mathbf{K_x}$ und $\mathbf{K_z}$ erhält man  
Zeile 175: Zeile 181:
 
0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1}
 
0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\hspace{0.15cm}\underline{\lambda_{1}
 
=5,\hspace{0.1cm} \lambda_{2} =0}.$$
 
=5,\hspace{0.1cm} \lambda_{2} =0}.$$
 +
  
 
'''(7)'''&nbsp; Nach der auf dem Angabenblatt vorgegebenen Gleichung gilt:
 
'''(7)'''&nbsp; Nach der auf dem Angabenblatt vorgegebenen Gleichung gilt:
Zeile 181: Zeile 188:
 
26.56^\circ.$$
 
26.56^\circ.$$
  
[[Datei:P_ID677__Sto_A_4_16_g.png|right|Dekorrelation von 2D-Zufallsgrößen]]
+
[[Datei:P_ID677__Sto_A_4_16_g.png|right|frame|Bestmögliche Dekorrelation]]
 
Zum gleichen Ergebnis gelangt man über den Eigenvektor:
 
Zum gleichen Ergebnis gelangt man über den Eigenvektor:
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
 
:$$\left[ \begin{array}{cc}
Zeile 199: Zeile 206:
 
* Wegen $\rho = 1$ liegen alle Werte auf der Korrelationsgeraden mit den Koordinaten $z_1$ und $z_2 = z_1/2$.  
 
* 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.  
 
*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 $(\lambda_2 = \sigma_2 = 0)$.
+
*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}}
  

Version vom 22. August 2018, 09:36 Uhr

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 zur Vereinfachung 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 Korrelationsmatrix $\mathbf{K_y}$ bzw. $\mathbf{K_z}$ bestimmt werden können.



Hinweise:

$$\alpha = {1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot \frac{\sigma_1\cdot\sigma_2}{\sigma_1^2 -\sigma_2^2}).$$
  • 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.


Fragebogen

1

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

$\lambda_1 \ = \ $

$\ (\lambda_1 \ge \lambda_2)$
$\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 Korrelationsmatrix $\mathbf{K_z}$.

$\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 Korrelationsmatrix 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:

$$(1- \lambda)^2 -\rho^2 = 0\hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm}\lambda^2 - 2\lambda + 1 - \rho^2 = 0\hspace{0.5cm}\Rightarrow\hspace{0.5cm}\lambda_{1/2} =1 \pm \rho.$$
  • 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 Korrelationsmatrix:

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

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

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 $(\lambda_2 = \sigma_2 = 0)$.