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

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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.
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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 <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.
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In der Grafik ist oben die allgemeine Korrelationsmatrix $\mathbf{K_x}$ der 2D&ndash;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 <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.
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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.
  
  
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*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]]  
 
*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.
 
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
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*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.
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* Entsprechend der Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen#H.C3.B6henlinien_bei_korrelierten_Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Höhenlinien bei korrelierten Zufallsgrößen]] ist der Winkel $\alpha$ zwischen dem alten und dem neuen System durch folgende Gleichung gegeben:
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:$$\alpha = {1}/{2}\cdot \arctan (2 \cdot\rho \cdot
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\frac{\sigma_1\cdot\sigma_2}{\sigma_1^2 -\sigma_2^2}).$$
  
:<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.
 
:<br><br>Weiterhin ist zu beachten:
 
 
:* Eine 2&times;2-Kovarianzmatrix besitzt zwei reelle Eigenwerte <i>&lambda;</i><sub>1</sub> und <i>&lambda;</i><sub>2</sub>.<br>
 
 
:* Die beiden Eigenwerte bestimmen zwei Eigenvektoren <i>&xi;</i><sub>1</sub> und <i>&xi;</i><sub>2</sub> und  diese spannen ein neues Koordinatensystem in Richtung der Hauptachsen des alten Systems auf.
 
  
:* Entsprechend der Seite Höhenlinien bei korrelierten Zufallsgrößen ist der Winkel <i>&alpha;</i> 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===
 
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{Welche Aussagen treffen für die Kovarianzmatrix <b>K<sub>y</sub></b> zu?
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{Welche Aussagen treffen für die Kovarianzmatrix $\mathbf{K_y}$ zu?
 
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+ <b>K<sub>y</sub></b> beschreibt alle möglichen 2D-Zufallsgrößen mit <i>&sigma;</i><sub>1</sub> = <i>&sigma;</i><sub>2</sub>.
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+ $\mathbf{K_y}$ beschreibt alle möglichen 2D-Zufallsgrößen mit $\sigma_1 = \sigma_2 = \sigma$.
+ Der Wertebereich des Parameters <i>&rho;</i> ist &ndash;1 &#8804; <i>&rho;</i> &#8804; 1.
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+ Der Wertebereich des Parameters $\rho$ ist $-1 \le \rho \le +1$.
- Der Wertebereich des Parameters <i>&rho;</i> ist 0 < <i>&rho;</i> < 1.
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- Der Wertebereich des Parameters $\rho$ ist $0 < \rho < 1$.
  
  
{Berechnen Sie die Eigenwerte von <b>K<sub>y</sub></b> unter der Bedingung <i>&sigma;</i> = 1, <i>&rho;</i> = 0.
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$\lambda_1 \ = $ { 1 3% }
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$\lambda_2 \ = $ { 1 3% }
  
  
{Geben Sie die Eigenwerte von <b>K<sub>y</sub></b> unter der Bedingung <i>&sigma;</i> = 1, 0 < <i>&rho;</i> < 1 an. Welche Werte ergeben sich für <i>&rho;</i> = 0.5, wobei <i>&lambda;</i><sub>1</sub> &#8805; <i>&lambda;</i><sub>2</sub> vorausgesetzt wird?
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{Geben Sie die Eigenwerte von $\mathbf{K_y}$ unter der Bedingung $\sigma = 1$ sowie $0 < \rho < 1$ an.  
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<br>Welche Werte ergeben sich für $\rho = 0.5 $, wobei $\lambda_1 \ge \lambda_2$ vorausgesetzt wird?
 
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{Berechnen Sie die zugehörigen Eigenvektoren <b>&eta;<sub>1</sub></b> und <b>&eta;<sub>2</sub></b>. Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?
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{Berechnen Sie die zugehörigen Eigenvektoren $\mathbf{\eta_1}$ und $\mathbf{\eta_2}$. Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?
 
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+ <b>&eta;<sub>1</sub></b> und <b>&eta;<sub>2</sub></b> liegen in Richtung der Ellipsenhauptachsen.
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+ $\mathbf{\eta_1}$ und $\mathbf{\eta_2}$ liegen in Richtung der Ellipsenhauptachsen.
+ Die neuen Koordinaten sind  um 45&deg; gedreht.
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+ Die neuen Koordinaten sind  um $45^\circ$ gedreht.
- Die Streuungen bezüglich des neuen Systems sind <i>&lambda;</i><sub>1</sub> und <i>&lambda;</i><sub>2</sub>.
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- Die Streuungen bezüglich des neuen Systems sind $\lambda_1$ und $\lambda_2$.
  
  
{Wie lauten die Kenngrößen der durch <b>K<sub>z</sub></b> festgelegten Zufallsgröße <b>z</b>?
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{Wie lauten die Kenngrößen der durch $\mathbf{K_z}$ festgelegten Zufallsgröße $\mathbf{z}$?
 
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$\sigma_1$ = { 2 3% }
 
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{Berechnen Sie die Eigenwerte $\lambda_1$ und $\lambda_2 \le \lambda_1$ der Kovarianzmatrix $\mathbf{K_z}$.
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$\lambda_1 \ = $ { 5 3% } $\ (\lambda_1 \ge \lambda_2)$
$\lambda_2$ = { 0 3% }
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$\lambda_2 \ = $ { 0. } $\ (\lambda_2 \le \lambda_1)$
  
  
{Um welchen Winkel <i>&alpha;</i> ist das neue Koordinatensystem (<b>&zeta;<sub>1</sub></b>, <b>&zeta;<sub>2</sub></b>) gegenüber dem ursprünglichen System (<b>z<sub>1</sub></b>, <b>z<sub>2</sub></b>) gedreht?
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{Um welchen Winkel $\alphaist das neue Koordinatensystem $(\mathbf{\zeta_1}, \mathbf{\zeta_2})gegenüber dem ursprünglichen System $(\mathbf{z_1}, \mathbf{z_2})$ gedreht?
 
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$\alpha$ = { 26.56 3% } Grad
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$\alpha \ = $ { 26.56 3% } $\ \rm Grad$
  
  

Version vom 3. April 2017, 14:17 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 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_2 \ = $

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.  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:
$$\left[ \begin{array}{cc} 1- (1+\rho) & \rho \\ \rho & 1- (1+\rho) \end{array} \right]\cdot{\boldsymbol{\eta_1}} = \left[ \begin{array}{cc} -\rho & \rho \\ \rho & -\rho \end{array} \right]\cdot \left[ \begin{array}{c} \eta_{11} \\ \eta_{12} \end{array} \right]=0$$
$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}-\rho \cdot \eta_{11} + \rho \cdot \eta_{12} = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\eta_{11}= {\rm const} \cdot \eta_{12}\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}{\boldsymbol{\eta_1}}= {\rm const}\cdot \left[ \begin{array}{c} 1 \\ 1 \end{array} \right];$$
$$\left[ \begin{array}{cc} 1- (1-\rho) & \rho \\ \rho & 1- (1-\rho) \end{array} \right]\cdot{\boldsymbol{\eta_2}} = \left[ \begin{array}{cc} \rho & \rho \\ \rho & \rho \end{array} \right]\cdot \left[ \begin{array}{c} \eta_{21} \\ \eta_{22} \end{array} \right]=0$$
$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}\rho \cdot \eta_{21} + \rho \cdot \eta_{22} = 0\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\eta_{21}= -{\rm const} \cdot \eta_{22}\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}{\boldsymbol{\eta_2}}= {\rm const}\cdot \left[ \begin{array}{c} -1 \\ 1 \end{array} \right].$$
P ID676 Sto A 4 16 d.png
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:
$$\alpha = \frac{1}{2}\cdot \arctan (2 \cdot 1 \cdot \frac{2 \cdot 1}{2^2 -1^2})= \frac{1}{2}\cdot \arctan (\frac{4}{3}) = 26.56^\circ.$$
P ID677 Sto A 4 16 g.png
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).