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A Newton algorithm for invariant subspace computation with large basins of attraction

机译:具有大型吸引力盆地的不变子空间计算牛顿算法

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摘要

We study the global behaviour of a Newton algorithm on the Grassmann manifold for invariant subspace computation. It is shown that the basins of attraction of the invariant subspaces may collapse in case of small eigenvalue gaps. A Levenberg-Marquardt-like modification of the algorithm with low numerical cost is proposed. A simple strategy for choosing the parameter is shown to dramatically enlarge the basins of attraction of the invariant subspaces while preserving the fast local convergence.
机译:我们研究了牛顿算法在基层歧管中的全球行为,以便不变子空间计算。结果表明,在小特征值间隙的情况下,不变子空间的吸引力可能会塌陷。提出了一种具有低数值成本的算法的Levenberg-Marquardt的修改。选择参数的简单策略显示,在保持快速局部收敛时,大大放大不变子空间的吸引力盆地。

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