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title: "Two-dimensional-example"
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editor: visual
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# Zwei dimensionales Rechenbeispiel für die Matrix $Q_a$.
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Mit den Eingabedaten:
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- $a = 2.0$
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- $X = (-0.6264, 0.1836)^\top$
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- $n = K = 2$
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und $v \sim \mathcal{N}(0, 1)$
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Daraus ergibt sich eine Matrix $Q_a$ mit
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$$
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Q_a = \begin{pmatrix} 0.7911 & 0.2089 \\
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0.2089 & 0.7911 \\
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\end{pmatrix}
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$$
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Anscheinend ist es so, dass für verschiedene Eingabewerte der Matrix $X$, es immer
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wieder zu verschiedenen, aber immer noch diagonaldominanten Einträgen kommt.
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Wieso passiert dies?
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Falls allerdings $X = (0.2167549 -0.5424926)^\top$, dann ist
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$$
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Q_a = \begin{pmatrix}
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0.2239 & 0.7761 \\
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0.7761 & 0.2239 \\
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\end{pmatrix}
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$$
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wo jetzt die Nebendiagonale dominant ist. Wenn man verschiedene Seeds ausprobiert,
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so sieht man ein Muster. Doch es gibt auch das Beispiel mit $X = (0.7667960 -0.8164583)^\top$
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und dann erhalten wir:
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$$
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Q_a = \begin{pmatrix}
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0.4802 & 0.5198 \\
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0.5198 & 0.4802 \\
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\end{pmatrix}
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$$
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Diese Matrix hat immer noch eine dominante Nebendiagonale, aber nicht so stark wie
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alle anderen bekannten Beispiele. Bei den anderen Berechnungen zeigte sich meistens
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ein Unterschied von $| a_{11} - a_{12}| > 0.5$.
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