Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem

Idioma: inglés

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

1611975336 / 9781611975338

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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.

N° de ref. del artículo LU-9781611975338

Título
Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem
Autor
Jared L. Aurentz, Leonardo Robol, David S. Watkins, Thomas Mach, Raf Vandebril
Editorial
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Año de publicación
2018
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1611975336
ISBN 13
9781611975338
Peso del artículo
345 gramos

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