兹拉特科·达尔马奇 预处理Jacobi SVD算法中奇异向量的后验计算。 （英语） Zbl 0939.65064号 IMA J.数字。分析。 19，第2期，191-213（1999）. 针对雅可比奇异值分解（SVD）算法的吸引力，该算法可以计算奇异值和奇异向量，其精度高于基于双对角化的传统方法，作者引入了一种变体，避免了计算过程中雅可比旋转的累积。相反，可以将正确的奇异向量计算为易于求解的条件良好的矩阵方程的解。一份写得好且详细的介绍激发并解释了该方法。在深入分析QR预处理对数值稳定性的影响后，给出了主要结果，并对该过程进行了反向误差分析。最后给出了数值算例。审核人：H.Matthies（布伦瑞克） 引用于10文件 理学硕士： 65平方英尺 超定系统的数值解，伪逆 2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算 65层35 矩阵范数、条件、缩放的数值计算 关键词：雅可比奇异值分解算法;奇异向量;QR预处理;数值稳定性;反向误差分析;数值示例 软件：BLAS公司;LAPACK公司;MC工具箱 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Drmač}，IMA J.数字。分析。19，第2号，191--213（1999；Zbl 0939.65064） 全文： 内政部 链接