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对称箭头和对角线plus-rank-one特征值问题的偏转。 (英语) Zbl 1492.65085号

摘要:我们讨论了对称箭头矩阵(C=\begin{pmatrix}D&\mathbf{z}\\mathbf}z}^T&\alpha\end{pmatricx}\)的本征问题,其中(D\in\mathbb{R}^{n\timesn}\)是对角的,(\mathbf{z}\in\mathbb{R}^n\)和(\alpha\ in\mathbb{R{}\),以检验(\mathbf{z{)的何时分量的标准\)可以设置为零。我们证明,当\(C\)的两个特征值足够接近时,\(\mathbf{z}\)的一些分量可以被压缩到零,而不会显著干扰\(C\)的特征值,方法是用零代替该分量或在\(C\)的每一侧执行Givens旋转。这种通货紧缩的策略需要进行比较。尽管对于许多应用程序来说,它的成本太高,但当我们将其用作基准时,我们可以分析更实用的通货紧缩方法(mathcal{O}(n))启发式的有效性。我们证明了一个这样的(mathcal{O}(n))启发式算法可以找到三个或更多个邻近特征值的所有集合,在有限的情况下会丢失两个或更多的邻近特征值集合,并生成一个特征值不同的约简矩阵,其精度是工作精度的两倍。利用(mathcal{O}(n))启发式,我们发展了一种在对称Lanczos算法中寻找收敛特征值的更积极的方法。结果表明,除了病理异常外,(mathcal{O}(n))启发式算法发现的通缩几乎与将箭头矩阵简化为无法进一步通缩矩阵的算法一样多。将通缩算法及其分析扩展到对称对角线plus-rank-one特征值问题,从而为LAPACK例程提供更好的通缩策略dstedc公司。(f).

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2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算
65克50 舍入误差
15-04 线性代数相关问题的软件、源代码等
1999年8月15日 特殊矩阵
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全文: 内政部

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