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