Das Suchergebnis hat sich seit Ihrer Suchanfrage verändert. Eventuell werden Dokumente in anderer Reihenfolge angezeigt.
  • Treffer 82 von 2145
Zurück zur Trefferliste

New matrix function approximations and quadrature rules based on the Arnoldi process

  • The Arnoldi process can be applied to inexpensively approximate matrix functions of the form f (A)v and matrix functionals of the form v*(f (A))*g(A)v, where A is a large square non-Hermitian matrix, v is a vector, and the superscript * denotes transposition and complex conjugation. Here f and g are analytic functions that are defined in suitable regions in the complex plane. This paper reviews available approximation methods and describes new ones that provide higher accuracy for essentially the same computational effort by exploiting available, but generally not used, moment information. Numerical experiments show that in some cases the modifications of the Arnoldi decompositions proposed can improve the accuracy of v*(f (A))*g(A)v about as much as performing an additional step of the Arnoldi process.

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Suche bei Google Scholar Statistik - Anzahl der Zugriffe auf das Dokument
Metadaten
Verfasserangaben:Nasim Eshghi, Thomas MachORCiDGND, Lothar ReichelGND
DOI:https://doi.org/10.1016/j.cam.2021.113442
ISSN:0377-0427
ISSN:1879-1778
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Journal of computational and applied mathematics
Verlag:Elsevier
Verlagsort:Amsterdam
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:01.08.2021
Erscheinungsjahr:2021
Datum der Freischaltung:25.04.2024
Freies Schlagwort / Tag:Arnoldi process; Matrix function approximation; Quadrature rule
Band:391
Aufsatznummer:113442
Seitenanzahl:12
Fördernde Institution:NSF, USANational Science Foundation (NSF) [DMS-1720259]
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Mathematik
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 51 Mathematik / 510 Mathematik
Peer Review:Referiert
Verstanden ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.