Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem

Sprache: Englisch

Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2018

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Eigenvalue computations are ubiquitous in science and engineering. John Francis's implicitly shifted QR algorithm has been the method of choice for small to medium sized eigenvalue problems since its invention in 1959. This book presents a new view of this classical algorithm. While Francis's original procedure chases bulges, the new version chases core transformations, which allows the development of fast algorithms for eigenvalue problems with a variety of special structures. This also leads to a fast and backward stable algorithm for computing the roots of a polynomial by solving the companion matrix eigenvalue problem. The authors received a SIAM Outstanding Paper prize for this work.This book will be of interest to researchers in numerical linear algebra and their students.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781611975338

Titel
Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem
Autor
Jared L. Aurentz, Leonardo Robol, David S. Watkins, Thomas Mach, Raf Vandebril
Verlag
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1611975336
ISBN-13
9781611975338
Artikelgewicht
345 Gramm

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