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      大型特征值問題的修正塊Jacobi—Davidson算法

      2014-07-23 06:25繆紅益
      中國校外教育(下旬) 2014年6期

      繆紅益

      【摘要】塊Jacobi-Davidson算法是計算大型實對稱矩陣特征值問題的有效算法。算法分為內(nèi)外兩層迭代,外層迭代計算矩陣特征對,內(nèi)層迭代求解校正方程組,計算量主要花費是校正方程組的求解.本文研究塊Jacobi—Davidson方法中校正方程的求解.在校正方程的求解過程中使用外推技術(shù),使收斂的速度加快。

      【關(guān)鍵詞】塊Jacobi-Davidson算法 校正方程 外推技術(shù)

      在科學(xué)和工程技術(shù)的許多領(lǐng)域,經(jīng)常需要計算大型稀疏對稱矩陣的若干個極端(最大或最?。┗騼?nèi)部特征值及相應(yīng)的特征向量.1996年, Sleijpen和VanderVorst將Jacobi方法的校正思想和Davidson方法的內(nèi)外迭代格式相結(jié)合,提出了求解大型矩陣特征值問題的Jacobi-Davidson方法.該方法具有較好的穩(wěn)定性,并且對非對角占優(yōu)、非正規(guī)矩陣也能達到較快的收斂速度.但當待求的特征值是重特征值或者分布比較密集時,Jacobi-Davidson方法的有效性和可靠性會下降.為了克服Jacobi-Davidson方法的這一缺點,有學(xué)者提出了塊Jacobi-Davidson方法,它可以同時計算多個特征對.

      算法1:

      塊Jacobi—Davidson算法分為內(nèi)外兩層迭代,外層迭代計算矩陣特征對,內(nèi)層迭代求解校正方程組,計算量主要花費是校正方程組的求解.

      上述定理表明,只要選擇合適的參數(shù)w,可使方法是收斂速度加快。

      參考文獻:

      [1]G.L.G.SLELJPEN, H.A.VAN DER VORST. A Jacobi-Davidson method for linear eigenvalue problems[J]. SIAM.J. Matrix Anal,Appl.,1996,(17)401-425

      [2]M.CROUZEIX,B.PHILIPPE,And M.SADKANE,The Davidson method, SIAM,Sci,Comput.,1994,(15):62-76.

      [3]E.R.DAVIDSON, The iterative calculation of a few of the lowest eigenvalue and correspondingeigenvectors of large real-symmetric matrices,J,Comut.Phys.,1975,(17):87-94.endprint

      【摘要】塊Jacobi-Davidson算法是計算大型實對稱矩陣特征值問題的有效算法。算法分為內(nèi)外兩層迭代,外層迭代計算矩陣特征對,內(nèi)層迭代求解校正方程組,計算量主要花費是校正方程組的求解.本文研究塊Jacobi—Davidson方法中校正方程的求解.在校正方程的求解過程中使用外推技術(shù),使收斂的速度加快。

      【關(guān)鍵詞】塊Jacobi-Davidson算法 校正方程 外推技術(shù)

      在科學(xué)和工程技術(shù)的許多領(lǐng)域,經(jīng)常需要計算大型稀疏對稱矩陣的若干個極端(最大或最小)或內(nèi)部特征值及相應(yīng)的特征向量.1996年, Sleijpen和VanderVorst將Jacobi方法的校正思想和Davidson方法的內(nèi)外迭代格式相結(jié)合,提出了求解大型矩陣特征值問題的Jacobi-Davidson方法.該方法具有較好的穩(wěn)定性,并且對非對角占優(yōu)、非正規(guī)矩陣也能達到較快的收斂速度.但當待求的特征值是重特征值或者分布比較密集時,Jacobi-Davidson方法的有效性和可靠性會下降.為了克服Jacobi-Davidson方法的這一缺點,有學(xué)者提出了塊Jacobi-Davidson方法,它可以同時計算多個特征對.

      算法1:

      塊Jacobi—Davidson算法分為內(nèi)外兩層迭代,外層迭代計算矩陣特征對,內(nèi)層迭代求解校正方程組,計算量主要花費是校正方程組的求解.

      上述定理表明,只要選擇合適的參數(shù)w,可使方法是收斂速度加快。

      參考文獻:

      [1]G.L.G.SLELJPEN, H.A.VAN DER VORST. A Jacobi-Davidson method for linear eigenvalue problems[J]. SIAM.J. Matrix Anal,Appl.,1996,(17)401-425

      [2]M.CROUZEIX,B.PHILIPPE,And M.SADKANE,The Davidson method, SIAM,Sci,Comput.,1994,(15):62-76.

      [3]E.R.DAVIDSON, The iterative calculation of a few of the lowest eigenvalue and correspondingeigenvectors of large real-symmetric matrices,J,Comut.Phys.,1975,(17):87-94.endprint

      【摘要】塊Jacobi-Davidson算法是計算大型實對稱矩陣特征值問題的有效算法。算法分為內(nèi)外兩層迭代,外層迭代計算矩陣特征對,內(nèi)層迭代求解校正方程組,計算量主要花費是校正方程組的求解.本文研究塊Jacobi—Davidson方法中校正方程的求解.在校正方程的求解過程中使用外推技術(shù),使收斂的速度加快。

      【關(guān)鍵詞】塊Jacobi-Davidson算法 校正方程 外推技術(shù)

      在科學(xué)和工程技術(shù)的許多領(lǐng)域,經(jīng)常需要計算大型稀疏對稱矩陣的若干個極端(最大或最?。┗騼?nèi)部特征值及相應(yīng)的特征向量.1996年, Sleijpen和VanderVorst將Jacobi方法的校正思想和Davidson方法的內(nèi)外迭代格式相結(jié)合,提出了求解大型矩陣特征值問題的Jacobi-Davidson方法.該方法具有較好的穩(wěn)定性,并且對非對角占優(yōu)、非正規(guī)矩陣也能達到較快的收斂速度.但當待求的特征值是重特征值或者分布比較密集時,Jacobi-Davidson方法的有效性和可靠性會下降.為了克服Jacobi-Davidson方法的這一缺點,有學(xué)者提出了塊Jacobi-Davidson方法,它可以同時計算多個特征對.

      算法1:

      塊Jacobi—Davidson算法分為內(nèi)外兩層迭代,外層迭代計算矩陣特征對,內(nèi)層迭代求解校正方程組,計算量主要花費是校正方程組的求解.

      上述定理表明,只要選擇合適的參數(shù)w,可使方法是收斂速度加快。

      參考文獻:

      [1]G.L.G.SLELJPEN, H.A.VAN DER VORST. A Jacobi-Davidson method for linear eigenvalue problems[J]. SIAM.J. Matrix Anal,Appl.,1996,(17)401-425

      [2]M.CROUZEIX,B.PHILIPPE,And M.SADKANE,The Davidson method, SIAM,Sci,Comput.,1994,(15):62-76.

      [3]E.R.DAVIDSON, The iterative calculation of a few of the lowest eigenvalue and correspondingeigenvectors of large real-symmetric matrices,J,Comut.Phys.,1975,(17):87-94.endprint

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