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Model-order reduction of kth order MIMO dynamical systems using block kth order Krylov subspaces

机译:使用块k阶Krylov子空间的k阶MIMO动力学系统的模型阶约简

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摘要

In this article, we study numerical methods for model-order reduction of large-scale kth order multi-input multi-output dynamical systems. We propose a new structure-preserving projection method, of which the projection subspace is a block kth order Krylov subspace based on a square matrix sequence and an initial rectangle matrix. A procedure, named as block kth order Arnoldi process, is presented for establishing an orthonormal basis of the projection subspace. Moreover, we show that the reduced system constructed by the new method has the same order of approximation as the standard block Krylov subspace method via linearization. Numerical experiments report the effectiveness of this method.
机译:在本文中,我们研究了用于大型k阶多输入多输出动力系统的模型降阶的数值方法。我们提出了一种新的保留结构的投影方法,该方法的投影子空间是基于平方矩阵序列和初始矩形矩阵的块k阶Krylov子空间。提出了一个名为块k阶Arnoldi过程的过程,用于建立投影子空间的正交基础。此外,我们证明了通过新方法构造的简化系统具有与标准块Krylov子空间方法通过线性化近似的近似阶数。数值实验证明了该方法的有效性。

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