การแยกแบบโซเลสกี้
ในเรื่องเมทริกซ์ การแยกแบบโซเลสกี้ () ซึ่งตั้งชื่อตาม หลุยส์ อังเดร โซเลสกี้ นักคณิตศาสตร์ชาวฝรั่งเศส เป็นวิธีการแยกเมทริกซ์ของเมทริกซ์สมมาตรที่เป็นบวกแน่นอน (Symmetric positive-definite matrix) ไปเป็น เมทริกซ์สามเหลี่ยมล่าง (Lower triangular matrix) และ เมทริกซ์สลับเปลี่ยนของเมทริกซ์สามเหลี่ยมล่าง
เมทริกซ์จัตุรัส (Square Matrix) ใด ๆ A สามารถเขียนให้อยู่ในรูปผลคูณของ เมทริกซ์สามเหลี่ยมล่าง L และ เมทริกซ์สามเหลี่ยมบน (Upper triangular matrix) U หรือเรียกว่า การแยกแบบแอลยู (LU decomposition) ซึ่งหาก A เป็นเมทริกซ์สมมาตรที่เป็นบวกแน่นอนแล้ว เราสามารถหาเมทริกซ์ U ที่เป็นเมทริกซ์สลับเปลี่ยนของ L ได้ เรียกวิธีนี้ว่า "การแยกแบบโซเลสกี้"
ทั้งวิธีการแยกแบบแอลยู และ แบบโซเลสกี้ ใช้ในการแก้ปัญหาเรื่องสมการเชิงเส้น โดยวิธีการแยกแบบโซเลสกี้จะมีประสิทธิภาพมากกว่า
ให้ A เป็นเมทริกซ์สมมาตรที่เป็นบวกแน่นอนของจำนวนจริง ดังนั้น A สามารถแยกเป็น
โดยที่ L คือ เมทริกซ์สามเหลี่ยมล่างที่สมาชิกแนวทแยงมุมมีค่าเป็นบวก และ L คือ เมทริกซ์สลับเปลี่ยนของ L
จากนิยามข้างบนสามารถขยายไปยังเมทริกซ์ของจำนวนเชิงซ้อนได้โดย ถ้า A เป็นเมทริกซ์ผูกพันในตัว (Self-adjoint matix หรือ Hermitian matrix) และเป็นบวกแน่นอนแล้ว A สามารถแยกได้เป็น
โดยที่ L คือ เมทริกซ์สลับเปลี่ยนสังยุค (Conjugate transpose) ของ L
การแยกแบบโซเลสกี้มีคุณสมบัติความเป็นหนึ่งเดียวกล่าวคือ ถ้า A เป็นเมทริกซ์ผูกพันในตัวและเป็นบวกแน่นอนแล้ว จะมีเมทริกซ์สามเหลี่ยมล่างที่มีสมาชิกแนวทแยงมุมเป็นบวก L เพียงตัวเดียวเท่านั้นที่ทำให้ A = LL ในทางกลับกัน ถ้า A สามารถแยกได้เป็น LL โดยที่ L เป็นเมทริกซ์สามเหลี่ยมล่างที่มีสมาชิกแนวทแยงมุมเป็นบวกแล้ว A จะเป็นเมทริกซ์ผูกพันในตัวและเป็นบวกแน่นอน
การแยกแบบโซเลสกี้ส่วนใหญ่ใช้ในการแก้ปัญหาสมการเชิงเส้น Ax = b ถ้าเมทริกซ์ A สมมาตรและเป็นบวกแน่นอน เราสามารถแก้ปัญหา Ax = b โดยเริ่มแรกการคำนวณการแยกแบบโซเลสกี้ A = LL จากนั้นหา y ที่ทำให้ Ly = b และสุดท้ายหา x ที่ทำให้ Lx = y
ระบบที่มีรูปแบบ Ax = b โดยที่ A สมมาตรและเป็นบวกแน่นอน เกิดขึ้นบ่อยครั้งในการประยุกต์ใช้ ยกตัวอย่างเช่น สมการทั่วไปในเรื่องกำลังสองน้อยสุดเชิงเส้น (linear least square) หรืออาจพบในเรื่องเกี่ยวกับฟังก์ชันพลังงานซึ่งต้องเป็นบวกในทางฟิสิกส์ และเกิดขึ้นบ่อยครั้งในการแก้ปัญหาเชิงตัวเลขของสมการเชิงอนุพันธ์ย่อย (Partial differential equation)
การแยกแบบโซเลสกี้ยังใช้ในเรื่อง "วิธีมอนติคาร์โล" (Monte Carlo method) ในการจำลองระบบที่มีหลายตัวแปรสัมพันธ์กัน โดยเมทริกซ์สหสัมพันธ์ (Correlation) ระหว่างตัวแปรจะถูกแยกเพื่อหาเมทริกซ์สามเหลี่ยมล่าง L เพื่อใช้กับเวกเตอร์ของช็อกจำลองที่ไม่สัมพันธ์กัน (Uncorrelated simulated shock) u ทำให้ได้ช็อกเวกเตอร์ (Shock vector) Lu มี่มีคุณสมบัติความแปรปรวนร่วมเกี่ยว (Covariance) ของระบบที่เรากำลังจำลองอยู่
การแยกแบบโซเลสกี้มีวิธีคำนวณหลายแบบ ขั้นตอนวิธีที่อธิบายข้างล่างทั้งหมดนั้นใช้ "n"/3 ฟล็อปส์ (FLOPS) โดยที่ n คือขนาดของเมทริกซ์ A ดังนั้นการแยกแบบโซเลสกี้จึงมีประสิทธิภาพมากกว่าถึงสองเท่าเทียบกับการแยกแบบแอลยูซึ่งใช้ "2n"/3 ฟล็อปส์
ขั้นตอนวิธีโซเลสกี้ (Cholesky algorithm) เป็นวิธีการหาเมทริกซ์ L โดยปรับปรุงมาจากขั้นตอนวิธีเกาส์
ขั้นตอนวิธีเรียกซ้ำเริ่มต้นโดยให้ "i" := 1 และ
ที่ขั้นตอน "i", เมทริกซ์ A มีรูปแบบดังนี้:
โดยที่ I คือ เมทริกซ์เอกลักษณ์ ที่มีขนาด "i" − 1.
ถ้าเรากำหนดให้เมทริกซ์ L คือ ผลคูณภายนอก ดังนั้นเราจึงเรียกวิธีนี้ว่า "รูปแบบผลคูณภายนอก" (Outer product version)
เราทำซ้ำตามวิธีการนี้ตั้งแต่ "i" เท่ากับ 1 จนถึง "n" โดยหลังจากจบขั้นตอนที่ "n" จะได้ A = I ดังนั้น เมทริกซ์สามเหลี่ยมล่าง "L" ที่ต้องการคำนวณได้จาก