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【24h】

Structure and convergence of conventional Jacobi-type methods minimizing the off-norm function

机译:常规Jacobi型方法的结构和收敛性使偏离范数函数最小化

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摘要

Conventional Jacobi-type methods for the diagonalization of real symmetric matrices can be seen as achieving the optimization of the off-norm function on a homogeneous space. The critical point structure of this function is studied in detail. Conventional Jacobi-type algorithms are rederived, and their convergence properties are studied using the tools of global analysis.
机译:可以将用于实对称矩阵对角化的常规Jacobi型方法视为在均匀空间上实现了超范数函数的优化。详细研究了该功能的临界点结构。重新提出了传统的Jacobi型算法,并使用全局分析工具研究了它们的收敛性。

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