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portada Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Colección
Fundamentals of Algorithms
Año
2018
Idioma
Inglés
N° páginas
148
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
22.90 x 15.20 cm
ISBN13
9781611975338

Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem (en Inglés)

Jared L. Aurentz;Thomas Mach;Leonardo Robol;Raf Vandebril;David S. Watkins (Autor) · SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics · Tapa Blanda

Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem (en Inglés) - Jared L. Aurentz;Thomas Mach;Leonardo Robol;Raf Vandebril;David S. Watkins

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Reseña del libro "Core-Chasing Algorithms for the Eigenvalue Problem (en Inglés)"

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.

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.

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