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分数阶特征值问题的Jacobi-Davidson方法 分数阶特征值问题来源于分形几何、分形维数以及布朗运动等领域。本文研究分数阶特征值问题的离散化,并提出求解分数阶特征值问题的数值算法。全文主要包括以下内容: 对一阶分数阶特征值问题,利用Caputo分数阶导数基于分段线性... 何颖关键词:特征值 分数阶 JACOBI-DAVIDSON方法 大型带状特征值问题的块Jacobi-Davidson方法 2015年 对大型矩阵,块校正方程求解的工作量大,有效求解校正方程是块Jacobi-Davidson方法 的关键.研究块Jacobi-Davidson方法 校正方程的不精确求解,构造预处理矩阵的块不完全分解法,并通过数值试验,对多种预条件子的效果进行比较. 谭静 汪晓虹陀螺系统特征值问题的收缩Jacobi-Davidson方法 本文研究陀螺系统特征值问题的Jacobi-Davidson方法 。分析了二次特征值问题 Jacobi-Davidson方法 的收敛性,证明了当校正方程精确求解和近似求解时Jacobi-Davidson方法 分别具有渐近二次和线... 周星月陀螺系统特征值问题的收缩Jacobi-Davidson方法 2012年 本文研究陀螺系统特征值问题的Jacobi-Davidson方法 .利用陀螺系统的结构性质,给出了求解Jacobi-Davidson方法 中校正方程的有效方法 .基于非等价低秩收缩技术,给出了计算陀螺系统一些特征值的收缩Jacobi-Davidson方法 .数值结果表明本文所给算法是有效的. 周星月 戴华关键词:陀螺系统 求解右定两参数特征值问题的精化Jacobi-Davidson方法 (英文) 2012年 在文献[1]中,作者M E Hochstenbach和B Plestenjak认为精化的方法 不适合两参数特征值问题,原因是求解两参数特征值问题的精化方法 存在着三个问题:即精化Ritz向量收敛性差,运算量大,不能计算多个特征值.本文指出,事实并非如此.针对右定两参数特征值问题,本文提出了一种有效的精化数值方法 .并通过理论证明和数值实验说明了Ritz值的收敛性,以及精化Ritz向量具有比通常的Ritz向量更好的收敛性. 滕忠铭 卢琳璋关键词:JACOBI-DAVIDSON方法 大型实对称特征值问题的块Jacobi-Davidson方法 的不精确求解 2012年 块Jacobi-Davidson方法 是计算大型实对称矩阵特征值问题的有效方法 ,可解决矩阵存在重特征值和密集特征值情况时的计算问题.块Jacboi-Davidson算法分为内外两层迭代,外层迭代计算矩阵特征对,内层迭代求解校正方程组,计算量主要花费是校正方程组的求解.针对校正方程的不精确求解,提出了几种构造预条件子的块不完全分解方法 ,并通过数值试验,对多种预条件子的效果进行比较. 谭静 汪晓红求解广义对称特征值问题的块Jacobi-Davidson方法 Jacobi-Davidson方法 是求解广义对称特征值问题极端特征对的一种有效方法 。本文将其进行块推广并对其使用调和策略,提出了调和块Jacobi-Davidson方法 ,新方法 可以有效计算广义对称特征值问题的重或密集内部... 高雄关键词:JACOBI-DAVIDSON方法 预处理 文献传递 网络资源链接 求解大型对称特征值问题的改进块Jacobi-Davidson方法 被引量:1 2010年 块Jacobi-Davidson方法 是求解对称矩阵重或密集特征值问题的一种有效方法 .为了提高其整体收敛速度,应用动态压缩技术,提出了动态压缩的块Jacobi-Davidson方法 ;为了计算大型对称矩阵的内部特征对,本文将调和Rayleigh-Ritz方法 与块Jacobi-Davidson方法 结合,提出了调和块Jacobi-Davidson方法 ,并将动态压缩技术应用于调和块Jacobi-Davidson方法 ,给出了动态压缩的调和块Jacobi-Davidson方法 .数值结果表明,动态压缩的块Jacobi-Davidson方法 优于块Jacobi-David-son方法 ,动态压缩的调和块Jacobi-Davidson方法 能有效计算大型对称矩阵的内部重或密集特征值. 康艳艳关键词:对称矩阵 特征值 求解大型对称特征值问题的改进块Jacobi-Davidson方法 块Jacobi-Davidson方法 是计算对称矩阵重或密集特征值的有效方法 之一。该方法 可同时计算若干个极端特征对,但迭代过程中所产生的一些已收敛的Ritz对仍然会参加后续的迭代运算,这降低了该方法 的总体收敛速度,其次,块... 康艳艳关键词:对称矩阵 特征值问题 文献传递 求解右定两参数特征值问题的精化的Jacobi-Davidson方法 本文讨论如下形式的所滑两参数特征值问题;A1x1=λB1x1+μC1x1,A2x2=λB2x2+μC2x2。
这里的Ai,Bi,Ci是ni×ni的矩阵, xi是ni维的向量,i=1,2.如果(λ,μ),x1,x... 滕忠铭关键词:JACOBI-DAVIDSON方法 文献传递