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线性化中的结构性反向误差。 (英语) Zbl 1470.65093号

摘要:计算一元多项式根的标准方法是计算关联多项式的特征值邦联的例如,伙伴矩阵或同志矩阵。联盟矩阵的特征值可以用弗朗西斯的QR算法计算。不幸的是,即使QR算法可以证明是向后稳定的,但将误差映射回原始多项式系数仍然会导致巨大的误差。然而,后面的语句假设使用了非结构扩展QR算法。在[J.L.奥伦茨等,SIAM J.矩阵分析。申请。36,第3期,942–973(2015年;Zbl 1319.65034号)]证明了伴随矩阵的结构展开QR算法会导致伴随矩阵中的结构性后向误差。证明依赖于将误差分解为两部分:与基的递推系数相关的部分(在这种情况下是单项基)以及与原始多项式的系数相关联的部分。在本文中,我们证明了该分析可以推广到其他类的同志矩阵。我们首先使用结构化QR算法在单项式基础上提供了一个可选的后向稳定性证明;我们的新观点更明确地显示了如何将联盟矩阵中的结构化解耦误差映射到相关的多项式系数。这一见解揭示了利用QR算法的结构必须保留哪些特性才能最终得到向后稳定的算法。我们将表明,先前制定的伴随分析适合于此框架,并且我们将更详细地分析雅可比多项式(伙伴矩阵)和切比雪夫多项式(同事矩阵)。

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2004年6月65日 多项式方程根的数值计算
65层35 矩阵范数、条件、缩放的数值计算
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