×

关于低秩矩阵的压缩。 (英语) 兹比尔1083.65042

作者描述了低秩矩阵的分解和压缩过程。例如,在势理论的计算物理、流体动力学、电磁现象的数值模拟中都会出现这种矩阵。
秩为\(k\)的矩阵\(a\)的分解形式为\(a=U\circ B\circ V^*\),其中\(B\)是\(a\)的子矩阵,\(U\),\(V\)是条件良好的矩阵,每个矩阵都包含一个单位子矩阵。与奇异值分解(SVD)一样,所提出的算法属于一类代数格式。新因式分解的优点是,用于构造(A)的基由(A)中的(k)行和(k)列组成,而在SVD中,分解基的每个元素是矩阵(A)所有行(或列)的线性组合。因此,矩阵-向量乘法的成本比SDV低得多。构造因子分解的成本与QR因子分解相当。与奇异值分解相比,新分解的缺点是精度损失和分解的不一致性。
将新方法应用于构造势理论积分方程的加速直接求解器。这个应用程序证明分解更容易操作。利用双层势对Dirichlet外边值问题进行离散,得到第二类积分方程,研究了该算法的性能。

MSC公司:

65楼30 其他矩阵算法(MSC2010)
15A23型 矩阵的因子分解
65兰特 积分方程的数值方法
35J05型 拉普拉斯算子、亥姆霍兹方程(约化波动方程)、泊松方程
65号38 偏微分方程边值问题的边界元方法
45E10型 卷积型积分方程(Abel、Picard、Toeplitz和Wiener-Hopf型)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序 链接