Hierarchical Matrices: Algorithms and Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer Berlin Heidelberg Dez 2015, 2015
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This self-contained monograph presents matrix algorithms and their analysis. The new technique enables not only the solution of linear systems but also the approximation of matrix functions, e.g., the matrix exponential. Other applications include the solution of matrix equations, e.g., the Lyapunov or Riccati equation. The required mathematical background can be found in the appendix.The numerical treatment of fully populated large-scale matrices is usually rather costly. However, the technique of hierarchical matrices makes it possible to store matrices and to perform matrix operations approximately with almost linear cost and a controllable degree of approximation error. For important classes of matrices, the computational cost increases only logarithmically with the approximation error. The operations provided include the matrix inversion and LU decomposition.Since large-scale linear algebra problems are standard in scientific computing, the subject of hierarchical matrices is of interest to scientists in computational mathematics, physics, chemistry and engineering. 540 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783662473238
- Título
- Hierarchical Matrices: Algorithms and Analysis
- Autor
- Wolfgang Hackbusch
- Editorial
- Springer Berlin Heidelberg Dez 2015
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3662473232
- ISBN 13
- 9783662473238
- Peso del artículo
- 969 gramos
- Dimensiones
- 241x160x35 mm
- Serie
- Libro 25 de 33: Springer Computational Mathematics
This self-contained monograph presents matrix algorithms and their analysis. The new technique enables not only the solution of linear systems but also the approximation of matrix functions, e.g., the matrix exponential. Other applications include the solution of matrix equations, e.g., the Lyapunov or Riccati equation. The required mathematical background can be found in the appendix.
The numerical treatment of fully populated large-scale matrices is usually rather costly. However, the technique of hierarchical matrices makes it possible to store matrices and to perform matrix operations approximately with almost linear cost and a controllable degree of approximation error. For important classes of matrices, the computational cost increases only logarithmically with the approximation error. The operations provided include the matrix inversion and LU decomposition.
Since large-scale linear algebra problems are standard in scientific computing, the subject of hierarchical matrices is of interest to scientists in computational mathematics, physics, chemistry and engineering.
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