]> gitweb.michael.orlitzky.com - sage.d.git/blobdiff - mjo/cone/symmetric_psd.py
Add a comment to is_lyapunov_like().
[sage.d.git] / mjo / cone / symmetric_psd.py
index d85ac247e12ca2a4936851182081415bba688061..e4be629447987bca42a6d3e795f1b9926bc378c8 100644 (file)
@@ -6,15 +6,6 @@ all symmetric positive-semidefinite matrices (as a subset of
 
 from sage.all import *
 
-# Sage doesn't load ~/.sage/init.sage during testing (sage -t), so we
-# have to explicitly mangle our sitedir here so that "mjo.symbolic"
-# resolves.
-from os.path import abspath
-from site import addsitedir
-addsitedir(abspath('../../'))
-from mjo.symbolic import matrix_simplify_full
-
-
 def is_symmetric_psd(A):
     """
     Determine whether or not the matrix ``A`` is symmetric
@@ -22,7 +13,7 @@ def is_symmetric_psd(A):
 
     INPUT:
 
-      - ``A`` - The matrix in question
+    - ``A`` - The matrix in question
 
     OUTPUT:
 
@@ -74,7 +65,7 @@ def unit_eigenvectors(A):
 
     INPUT:
 
-      - ``A`` - The matrix whose eigenvectors we want to compute.
+    - ``A`` - The matrix whose eigenvectors we want to compute.
 
     OUTPUT:
 
@@ -153,7 +144,7 @@ def factor_psd(A):
 
         sage: A = matrix(SR, [[0, 2, 3], [2, 0, 0], [3, 0, 0]])
         sage: X = factor_psd(A)
-        sage: A2 = matrix_simplify_full(X*X.transpose())
+        sage: A2 = (X*X.transpose()).simplify_full()
         sage: A == A2
         True
 
@@ -178,14 +169,15 @@ def factor_psd(A):
     """
 
     if not A.base_ring().is_exact() and not A.base_ring() is SR:
-        raise ValueError('The base ring of ``A`` must be either exact or symbolic.')
+        msg = 'The base ring of ``A`` must be either exact or symbolic.'
+        raise ValueError(msg)
 
     if not A.base_ring().is_field():
         raise ValueError('The base ring of ``A`` must be a field.')
 
     if not A.base_ring() is SR:
         # Change the base field of ``A`` so that we are sure we can take
-        # roots. The symbolic ring has no algebraic closure.
+        # roots. The symbolic ring has no algebraic_closure method.
         A = A.change_ring(A.base_ring().algebraic_closure())
 
 
@@ -200,3 +192,119 @@ def factor_psd(A):
     Q = matrix(A.base_ring(), [ vec for (val,vec) in evs ]).transpose()
 
     return Q*root_D*Q.transpose()
+
+
+def random_psd(V, accept_zero=True, rank=None):
+    """
+    Generate a random symmetric positive-semidefinite matrix over the
+    vector space ``V``. That is, the returned matrix will be a linear
+    transformation on ``V``, with the same base ring as ``V``.
+
+    We take a very loose interpretation of "random," here. Otherwise we
+    would never (for example) choose a matrix on the boundary of the
+    cone (with a zero eigenvalue).
+
+    INPUT:
+
+    - ``V`` - The vector space on which the returned matrix will act.
+
+    - ``accept_zero`` - Do you want to accept the zero matrix (which
+                        is symmetric PSD? Defaults to ``True``.
+
+    - ``rank`` - Require the returned matrix to have the given rank
+                 (optional).
+
+    OUTPUT:
+
+    A random symmetric positive semidefinite matrix, i.e. a linear
+    transformation from ``V`` to itself.
+
+    ALGORITHM:
+
+    The matrix is constructed from some number of spectral projectors,
+    which in turn are created at "random" from the underlying vector
+    space ``V``.
+
+    If no particular ``rank`` is desired, we choose the number of
+    projectors at random. Otherwise, we keep adding new projectors until
+    the desired rank is achieved.
+
+    Finally, before returning, we check if the matrix is zero. If
+    ``accept_zero`` is ``False``, we restart the process from the
+    beginning.
+
+    EXAMPLES:
+
+    Well, it doesn't crash at least::
+
+        sage: V = VectorSpace(QQ, 2)
+        sage: A = random_psd(V)
+        sage: A.matrix_space()
+        Full MatrixSpace of 2 by 2 dense matrices over Rational Field
+        sage: is_symmetric_psd(A)
+        True
+
+    A matrix with the desired rank is returned::
+
+        sage: V = VectorSpace(QQ, 5)
+        sage: A = random_psd(V,False,1)
+        sage: A.rank()
+        1
+        sage: A = random_psd(V,False,2)
+        sage: A.rank()
+        2
+        sage: A = random_psd(V,False,3)
+        sage: A.rank()
+        3
+        sage: A = random_psd(V,False,4)
+        sage: A.rank()
+        4
+        sage: A = random_psd(V,False,5)
+        sage: A.rank()
+        5
+
+    If the user asks for a rank that's too high, we fail::
+
+        sage: V = VectorSpace(QQ, 2)
+        sage: A = random_psd(V,False,3)
+        Traceback (most recent call last):
+        ...
+        ValueError: The ``rank`` must be between 0 and the dimension of ``V``.
+
+    """
+
+    # We construct the matrix from its spectral projectors. Since
+    # there can be at most ``n`` of them, where ``n`` is the dimension
+    # of our vector space, we want to choose a random integer between
+    # ``0`` and ``n`` and then construct that many random elements of
+    # ``V``.
+    n = V.dimension()
+
+    rank_A = 0
+    if rank is None:
+        # Choose one randomly
+        rank_A = ZZ.random_element(n+1)
+    elif (rank < 0) or (rank > n):
+        # The rank of ``A`` can be at most ``n``.
+        msg  = 'The ``rank`` must be between 0 and the dimension of ``V``.'
+        raise ValueError(msg)
+    else:
+        # Use the one the user gave us.
+        rank_A = rank
+
+    # Begin with the zero matrix, and add projectors to it if we have any.
+    A = V.zero().column()*V.zero().row()
+
+    # Careful, begin at idx=1 so that we only generate a projector
+    # when rank_A is greater than zero.
+    while A.rank() < rank_A:
+        v = V.random_element()
+        A += v.column()*v.row()
+
+    if accept_zero or not A.is_zero():
+        # We either don't care what ``A`` is, or it's non-zero, so
+        # just return it.
+        return A
+    else:
+        # Uh oh, we need to generate a new one.
+        return random_psd(V, accept_zero, rank)