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关于Jacobi矩阵特征值的并行计算方法(2011年)

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简介:
本文探讨了一种针对Jacobi矩阵特征值问题的高效并行计算方法,旨在提高大规模科学与工程应用中的计算效率和性能。该方法利用了现代高性能计算平台的特点,为科学研究和复杂系统分析提供了新的解决方案。 本段落提出了一种并行求解实三对角矩阵特征值的方法,并主要应用于Jacobi矩阵。该方法采用了Sturm法来隔离多项式根的区间为单根区间;对于已分离出的每个单根区间,首先使用二分法进行计算,在达到一定精度后转而采用牛顿法以获得更精确的结果。 为了平衡处理机之间的负载问题,将求解区段等分为若干部分,并依次循环地分配给各个处理器。各处理器并行执行各自的求根任务,彼此之间无需通信。通过这种方法实现了良好的负载均衡,算法的并行效率达到了0.85以上。数值实验表明了该并行算法的有效性。

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客服
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  • Jacobi2011
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    本文探讨了一种针对Jacobi矩阵特征值问题的高效并行计算方法,旨在提高大规模科学与工程应用中的计算效率和性能。该方法利用了现代高性能计算平台的特点,为科学研究和复杂系统分析提供了新的解决方案。 本段落提出了一种并行求解实三对角矩阵特征值的方法,并主要应用于Jacobi矩阵。该方法采用了Sturm法来隔离多项式根的区间为单根区间;对于已分离出的每个单根区间,首先使用二分法进行计算,在达到一定精度后转而采用牛顿法以获得更精确的结果。 为了平衡处理机之间的负载问题,将求解区段等分为若干部分,并依次循环地分配给各个处理器。各处理器并行执行各自的求根任务,彼此之间无需通信。通过这种方法实现了良好的负载均衡,算法的并行效率达到了0.85以上。数值实验表明了该并行算法的有效性。
  • Jacobi (2011)
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    本文介绍了利用Jacobi方法求解矩阵特征值的经典算法,通过旋转操作逐步减少矩阵非对角元素,最终实现准确高效地计算实对称矩阵的所有特征值。发表于2011年。 本段落讨论了求实对称矩阵特征值的经典Jacobi方法,并通过一系列的正交相似变换将实对称矩阵化为对角矩阵,从而求出全部特征值及其相应的特征向量。文中给出了所有正交变换的具体计算公式,并利用MATLAB编程实现了这些算法,提供了一种简单实用的计算工具以解决实际问题。
  • 使用Jacobi
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    本文介绍了利用Jacobi方法求解矩阵特征值的具体步骤和算法原理,适用于需要精确求解对称矩阵特征值的问题。 使用Jacobi方法编写了一个程序来求解实对称矩阵的特征值和特征向量,并附有详细的代码注释。
  • 向量
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    本简介探讨了如何利用矩阵运算求解线性代数中的核心概念——特征值与特征向量,涵盖算法原理及其应用价值。 一.试验目的:练习用数值方法计算矩阵的特征值与特征向量。 二.实验内容:计算给定矩阵的所有特征根及相应的特征向量。
  • Z-最小向量研究(2007
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    本研究探讨了针对Z-矩阵的最小特征值及对应特征向量的有效数值计算方法,旨在提升相关领域的理论与应用水平。发表于2007年。 基于Z-矩阵与非负矩阵之间的关系,本段落提出了一种用于计算不可约Z-矩阵最小特征值及对应特征向量的同步数值算法,并通过数值实验验证了该算法的有效性和可行性。
  • 不可约M-最小(2009
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    本文探讨了计算不可约M-矩阵最小特征值的有效算法,提出了新的迭代方法,并分析其收敛性与数值稳定性。 通过利用M-矩阵与非负矩阵之间的关系,提出了一种求不可约M-矩阵最小特征值的算法。该算法具有计算量小、易于在计算机上实现的特点,并且能够达到实际所需的精度水平。此外,还提供了关于此方法收敛性的证明。数值例子表明了该算法的有效性和可行性。
  • 使用Jacobi求解向量(C语言程序)
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    本段代码采用C语言实现Jacobi迭代算法,用于计算实对称矩阵的所有特征值及对应的特征向量,适用于科学计算与工程应用。 使用Jacobi方法求解矩阵的所有特征值和特征向量,在WIN-TC环境下用C语言编程实现。
  • MATLAB中向量:幂、反幂、位移反幂Jacobi和Householder
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    本文章讲解了在MATLAB环境下如何利用多种算法求解矩阵的特征值与特征向量,包括幂法、反幂法、位移反幂法以及Jacobi和Householder方法。 矩阵的特征值与特征向量计算在MATLAB中的实现包括了幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化以及QR方法,还包括求根位移QR方法来计算实对称矩阵的特征值,并涵盖了广义特征值问题。这些内容附带了详细的源程序和例题分析,还包含多份实验报告。 这份资源非常全面,在数值分析或数值代数领域内有关于特征值与特征向量的所有需求都可以得到满足。我花费大量积分收集整理了这一系列资料,并将其打包提供给您,相信这绝对物超所值。
  • MATLAB中向量:幂、反幂、位移反幂Jacobi和Householder
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    本文章介绍在MATLAB环境下使用幂法、反幂法、位移反幂法以及Jacobi和Householder方法来计算矩阵的特征值与特征向量,适用于数值分析的学习和科研工作。 矩阵的特征值与特征向量计算在MATLAB中的实现包括幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化以及QR方法,还包括求根位移QR方法用于计算实对称矩阵的特征值。此外,还涵盖了广义特征值问题的相关内容,并附有详细的源程序和例题分析。这些资源包括多份实验报告,全面覆盖了数值分析或数值代数中关于特征值与特征向量的所有需求。 我花费了大量的积分来收集所有相关的资料并打包提供给你,确保你能够获得最完整的学习材料,这绝对物有所值!
  • MATLAB中向量:幂、反幂、位移反幂Jacobi和Householder
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    本文介绍了在MATLAB环境下,利用幂法、反幂法、位移反幂法以及Jacobi和Householder等算法求解矩阵特征值与特征向量的方法。 矩阵的特征值与特征向量计算在MATLAB中的实现包括幂法、反幂法及位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵三对角化和QR方法,以及求根位移QR方法用于计算实对称矩阵的特征值。此外还包括广义特征值问题的相关内容,附有源程序及例题分析,并包含多份实验报告。这些资源对于数值分析或数值代数中关于特征值与特征向量的研究非常全面且实用,绝对物超所值。