用MRRR算法计算特征对子集

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描述

与QR算法和Divide&Conquer算法相比，对于对称三对角特征问题，逆迭代的主要优点是可以以较低的成本计算特征对的子集。MRRR算法（MRRR=多个相对稳健表示）是逆迭代的巧妙变体，无需重新正交化。LAPACK 3.0中MRRR的当前版本STEGR不允许进行子集计算。STEGR的下一版本旨在使用{Omicron}（kn）运算计算k个特征对的（子）集合。由于计算特征向量的特殊方法，MRRR子集的计算比…接下页

创建信息

Osni A.Marques。；Parlett，Beresford N.和Vomel，Christof公司2006年6月6日。

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  • 劳伦斯伯克利国家实验室
    发布者信息： 欧内斯特·奥兰多·劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利（美国）
    出版地点： 加州伯克利

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描述

与QR算法和Divide&Conquer算法相比，对于对称三对角特征问题，逆迭代的主要优点是可以以较低的成本计算特征对的子集。MRRR算法（MRRR=多个相对稳健表示）是逆迭代的巧妙变体，无需重新正交化。LAPACK 3.0中MRRR的当前版本STEGR不允许进行子集计算。STEGR的下一版本旨在使用{Omicron}（kn）运算计算k个特征对的（子）集合。由于计算特征向量的特殊方法，MRRR子集的计算比使用逆迭代时更加复杂。与后者不同，MRRR有时不能忽略频谱中不需要的部分。我们用所谓的“假单例”来描述这些问题。这些特征值似乎是相对于想要的特征值孤立的，但实际上属于一个不想要的紧簇特征值。本文分析了这些复杂情况及其处理方法。

学科

关键词

STI主题类别

来源

  • 期刊名称：数值线性代数及其应用；期刊卷：13；期刊发行量：8期；相关信息：期刊出版日期：2006年6月19日

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标识符

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  • 报告编号：。:伦敦北卡罗来纳州--60374
  • 授权编号:数据元素-AC02-05CH11231
  • 授权编号:国家科学基金会：ACI-9619020；国家科学基金会：ACI-9619020
  • 数字目标标识符:https://doi.org/10.1002/nla.493
  • 科技信息办公室报告编号:922844
  • 存档资源密钥:方格：/67531/metadc899192

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  • 2006年6月6日

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  • 2016年9月27日凌晨1:39。

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  • 2016年12月13日下午8:56。

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Osni A.Marques。；Beresford N.Parlett和Christof Vomel。 用MRRR算法计算特征对子集,文章,2006年6月6日； 加州伯克利.(https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc899192/:2024年9月25日访问),北德克萨斯大学图书馆、北德克萨斯大学数字图书馆，https://digital.library.unt.edu（数字图书馆）;记入贷方UNT图书馆政府文件部.

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