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Numerical Methods for General and Structured Eigenvalue Problems

Daniel Kressner
Livre broché | Anglais | Lecture Notes in Computational Science and Engineering | n° 46
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Description

The purpose of this book is to describe recent developments in solving eig- value problems, in particular with respect to the QR and QZ algorithms as well as structured matrices. Outline Mathematically speaking, the eigenvalues of a square matrix A are the roots of its characteristic polynomial det(A I). An invariant subspace is a linear subspace that stays invariant under the action of A. In realistic applications, it usually takes a long process of simpli?cations, linearizations and discreti- tions before one comes up with the problem of computing the eigenvalues of a matrix. In some cases, the eigenvalues have an intrinsic meaning, e.g., for the expected long-time behavior of a dynamical system; in others they are just meaningless intermediate values of a computational method. The same applies to invariant subspaces, which for example can describe sets of initial states for which a dynamical system produces exponentially decaying states. Computing eigenvalues has a long history, dating back to at least 1846 when Jacobi [172] wrote his famous paper on solving symmetric eigenvalue problems. Detailed historical accounts of this subject can be found in two papers by Golub and van der Vorst [140, 327].

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
258
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 46

Caractéristiques

EAN:
9783540245469
Date de parution :
15-07-05
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
167 mm x 235 mm
Poids :
426 g

Les avis