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二次特征值问题向后稳定算法

中文摘要第5-6页
英文摘要第6页
主要符号对照表第7-8页
第一章 引言第8-18页
    1.1 二次特征值问题第8-9页
    1.2 二次特征值问题的应用第9-12页
        1.2.1 多输入多输出系统模型第10-11页
        1.2.2 振动声学模型第11-12页
    1.3 算法的向后稳定性第12-13页
    1.4 二次特征值问题算法研究的现状第13-15页
    1.5 本文内容概述第15-18页
第二章 二次特征值问题现有的算法研究成果第18-34页
    2.1 扰动分析第18-22页
        2.1.1 非齐次扰动分析第18-20页
        2.1.2 齐次扰动分析第20-22页
    2.2 线性化第22-24页
    2.3 选择线性化第24-28页
        2.3.1 线性化的条件数第24-26页
        2.3.2 通过线性化求解二次特征值问题的向后误差第26-28页
        2.3.3 选择线性化第28页
    2.4 缩放二次特征值问题第28-30页
        2.4.1 FLV缩放第29-30页
        2.4.2 Tropical缩放第30页
    2.5 平衡二次特征值问题第30-32页
    2.6 二次特征值问题算法框架第32-34页
第三章 二次特征值问题向后稳定算法第34-54页
    3.1 缩放二次特征值问题第35-36页
    3.2 线性化二次特征值问题第36-41页
    3.3 求解广义特征值问题第41页
    3.4 恢复二次特征值问题的特征三元组第41-47页
    3.5 得到二次特征值问题的完全解第47-48页
    3.6 算法第48-49页
    3.7 数值例子第49-52页
    3.8 小结第52-54页
第四章 算法实现第54-78页
    4.1 缩放二次特征值问题第54-55页
    4.2 选择线性化第55-56页
    4.3 收缩技巧第56-65页
        4.3.1 数值秩和数值零空间第57-60页
        4.3.2 块上三角化线性化第60-65页
    4.4 恢复左右特征对第65-68页
        4.4.1 右特征向量第66-67页
        4.4.2 左特征向量第67-68页
    4.5 得到二次特征值问题的完全解第68-70页
    4.6 比较算法qeig和quadeig第70-71页
    4.7 数值实验第71-76页
    4.8 小结第76-78页
第五章 总结与展望第78-80页
参考文献第80-86页
学术论文第86-88页
致谢第88-89页

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