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求解单参数特征值问题的二维Arnoldi投影算法

中文摘要第1-8页
英文摘要第8-10页
第一章 引言第10-14页
第二章 求解特征值问题的Krylov子空间方法第14-36页
 §2.1 正交投影方法第14-15页
 §2.2 斜投影方法第15-16页
 §2.3 Krylov子空间与Arnoldi过程第16-20页
     ·Krylov子空间第16-18页
     ·Arnoldi过程第18-20页
 §2.4 Arnoldi方法第20-28页
     ·基本算法第20-21页
     ·显式重开始第21-22页
     ·收缩方法第22-25页
     ·隐式重开始第25-26页
     ·位移求逆策略第26-27页
     ·Arnoldi方法的收敛性第27-28页
 §2.5 求解非对称特征值问题的Lanczos方法第28-32页
 §2.6 求解广义特征值问题的有理Krylov子空间方法第32-34页
 §2.7 小结第34-36页
第三章 二维Arnoldi过程第36-54页
 §3.1 二维Arnoldi过程第36-46页
     ·算法的构造第36-45页
     ·数值实例第45-46页
 §3.2 重正交化第46-52页
     ·重正交化的必要性第46-48页
     ·基本算法第48-51页
     ·数值实例第51-52页
 §3.3 小结第52-54页
第四章 求解单参数特征值问题的二维Arnoldi投影算法第54-99页
 §4.1 二维Arnoldi投影算法的构造第54-66页
 §4.2 显式重开始的二维Arnoldi投影算法第66-70页
 §4.3 应用一:无源性的检测和强制第70-87页
     ·问题描述第70-73页
     ·数值实例第73-87页
 §4.4 应用二:动力系统中的分叉问题第87-98页
     ·问题描述第87-90页
     ·数值实例第90-98页
 §4.5 小结第98-99页
第五章 关于Sherman-Morrison-Woodbury公式的一个注记第99-114页
 §5.1 引言第99-103页
 §5.2 带位移的反迭代法计算A+UD~(-1)V~T的特征向量第103-108页
     ·利用三角方程组的性质说明收敛性第103-105页
     ·利用位移后近似奇异线性方程组的解说明收敛性第105-108页
 §5.3 数值实例第108-113页
 §5.4 小结第113-114页
参考文献第114-125页
发表或接受发表的论文第125-126页
致谢第126-127页

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