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算法977

swMATH ID: 25562
软件作者: 兹拉特科·达尔马奇
描述: 算法977:一种QR-先决QR-SVD方法,用于高精度计算奇异值分解。提出了一种计算实矩阵或复矩阵奇异值分解(SVD)的新软件。在代码xGESVDQ中实现的方法本质上是作为LAPACK中的xGESVD可用的QR SVD算法。新颖之处在于一个额外的步骤,即具有列(或完整的行和列)枢转的QR因子分解,在LAPACK中也已经可用作xGEQP3。对于矩阵计算专家来说,QR分解和SVD计算例程的结合并不是什么新鲜事。然而,对于应用来说,似乎是新的和重要的是,所得到的过程在数值上优于xGESVD,并且能够达到Jacobi SVD的精度。此外,当结合枢轴Cholesky因式分解时,xGESVDQ为Hermitian正定特征值问题提供了数值精确和快速的求解器(指定为xPHEVC,xPSEVC)。例如,使用精确计算的Cholesky因子,xPSEVC计算200×200希尔伯特矩阵(其谱条件数大于10300,几乎达到全机器精度)的所有特征值。此外,xGESVDQ可以用于一般(不确定)厄米特矩阵的精确谱分解。
主页: https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3071076.3061709
关键词: 精确;雅可比方法;SVD公司;条件编号;旋转
相关软件: LAPACK公司;Matlab公司;MKL公司;数字Py;SBR工具箱;石板;BDSVDX公司;ESSL公司;DAGuE公司;OpenBLAS(开放BLAS);XMR公司;LINPACK系列;EISPACK公司;CUDA公司;BLAS公司;线性代数库;阿特拉斯;xGESVDQ公司;汤姆斯/782
引用于: 3文件

2篇连载文章中引用

1 ACM数学软件汇刊
1 SIAM审查

按年份列出的引文