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An iterated Eigenvalue algorithm for approximating roots of univariate polynomials

机译:迭代特征值算法,用于逼近单变量多项式的根

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摘要

We discuss an iterative algorithm that approximates all roots of a univariate polynomial. The iteration is based on floating-point computation of the eigenvalues of a generalized Companion matrix. With some assumptions, we show that the algorithm approximates The roots within about log_ρ/εχ(P)iterations, whereεis the relative error of floating- Point arithmetic,ρis the relative separation of the roots, andχ(P)is the condition Number of the polynomial. Each iteration requires an n×n floating-point eigenvalue Computation, n the polynomial degree, and evaluation of the polynomial to floating- Point accuracy at up to n points.
机译:我们讨论一种近似单变量多项式所有根的迭代算法。该迭代基于广义Companion矩阵的特征值的浮点计算。通过一些假设,我们证明了该算法在约log_ρ/εχ(P)迭代内近似根,其中ε是浮点算术的相对误差,ρ是根的相对分离,而χ(P)是条件的根数。多项式每次迭代都需要进行n×n个浮点特征值计算,n个多项式度,以及对最多n个点的多项式到浮点精度的评估。

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