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阿文德·塞巴巴。;约瑟夫·哈特;范·布洛门·瓦德斯，巴特

广义奇异值分解的随机算法及其在灵敏度分析中的应用。 （英语） Zbl 07396247号

数字。线性代数应用。 28，第4期，e2364，27页（2021）.
摘要：广义奇异值分解（GSVD）是一种在计算科学中有许多应用的有价值的工具。然而，计算大规模问题的GSVD具有挑战性。受超微分灵敏度分析（HDSA）应用的启发，我们提出了新的随机算法来计算GSVD，该算法使用随机子空间迭代和加权QR分解。给出了详细的误差分析，可以深入了解算法的准确性和算法参数的选择。我们展示了我们的算法在测试矩阵和大型模型问题上的性能，其中HDSA用于研究地下流动。

引用于6文件

MSC公司：

15A23型 矩阵的因式分解
65楼30 其他矩阵算法（MSC2010）
2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算

关键词：

广义奇异值分解;迭代法;随机算法;敏感性分析

软件：

Matlab公司;稀疏矩阵
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.K.Saibaba}等人，数字。线性代数应用。28，第4期，e2364，27页（2021；Zbl 07396247）
全文： DOI程序 arXiv公司 链接

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