|
|
|
||
Hlavní principy moderních algoritmů pro řešení spektrálních úloh.
Last update: ()
|
|
||
Horn R.A. and Johnson CH.R.: Topics in Matrix Analysis, Cambridge University Press, l99l
Golub G.H. and Van Loan CH.F.: Matrix Computations, The John Hopkins University Press, l984
Bullirsch R. and Stoer J.: Introduction to Numerical Analysis, Springer Verlag,l98l
Wilkinson J.H. and Reinsch C.: Linear Algebra (Handbook for authomatic Computation), Springer Verlag l97l Last update: Zakouřil Pavel, RNDr., Ph.D. (05.08.2002)
|
|
||
Vlastní čísla-přehled základních vztahů.
Redukce matic na jednodušší tvar: Givensova a Jacobiova metoda, Householderova metoda, Lanczosova metoda, Wilkinsonova metoda. Výpočet vlastních čísel a vlastních vektorů matic: výpočet vlastních čísel a vlastních vektorů matic ve spec.tvaru: hermitovské třídiagonální matice, matice dané Lanczosovou metodou, matice v Hessenbergově tvaru, metoda bisekce a Newtonova metoda.
Mocninná metoda.
Metoda inverzních iterací: Základní algoritmus, urychlení konvergence (posuny spektra,Rayleighův podíl jako posun spektra).
Metody LR a QR: Klasické algoritmy, posuny spektra, implicitní posuny spektra.
Singulární hodnoty matic: Singulární rozklad matice, Golub-Reinischův algoritmus.
Zobecněný problém vlastních čísel: Postupná redukce řádu matic, algoritmus QZ.
Závěrečné poznámky: Práce s komplexními maticemi, vyvážení matic, balíky programů EISPACK a NUMERICAL RECIPES. Last update: ()
|