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丹妮拉·卡尔维蒂；Kim，孙美；洛塔尔·雷切尔

结构矩阵特征值计算的重启动QR算法。 （英语） Zbl 1013.65031号

J.计算。申请。数学。 149，第2期，415-422（2002）.
摘要：QR算法是计算矩阵特征值的一种流行的数值方法。一般（n次）上Hessenberg矩阵的所有特征值通常可以使用（mathcal O（n^2））存储位置在算术浮点运算中计算。
当上Hessenberg矩阵是Hermitian或幺正矩阵时，它可以用\（mathcal O（n）\）参数表示，QR算法的变体可以将计算所有特征值的运算次数减少到\（mathcal O（n^2）\）算术浮点运算，并将存储要求减少到\。然而，对于许多可以用（mathcal O（n））存储位置表示的结构化矩阵，QR-算法的可用实现需要（mathcal-O（n^3））算术浮点运算和（mathca-O（n ^2）存储位置来确定所有特征值。
本说明表明，对于后一种矩阵中的某些矩阵，通过定期重新启动QR算法，运算计数可以减少到算术浮点运算，内存需求可以减少到存储位置。

引用于4文件

MSC公司：

2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算
65年20月 数值算法的复杂性和性能

关键词：

重启QR算法；算法性能；特征值；海森堡矩阵；结构化矩阵

软件：

UDC公司；高斯人
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Calvetti}等人，《计算杂志》。申请。数学。149，第2号，415--422（2002；Zbl 1013.65031）
全文： 内政部

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