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【24h】

Jacobi-like algorithms for eigenvalue decomposition of a real normal matrix using real arithmetic

机译:使用实数算法的类Jacobi算法,用于实数法线矩阵的特征值分解

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摘要

In this paper, we introduce a method for designing efficient Jacobi-like algorithms for eigenvalue decomposition of a real normal matrix. The algorithms use only real arithmetic and achieve ultimate quadratic convergence. A theoretical analysis is conducted and some experimental results are presented.
机译:在本文中,我们介绍了一种用于设计有效的类似于Jacobi的算法的方法,该算法可用于实法线矩阵的特征值分解。该算法仅使用实数算法,并实现了最终的二次收敛。进行了理论分析,并给出了一些实验结果。

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