On solving energy-dependent partitioned eigenvalue problem by genetic algorithm: The case of real symmetric Hamiltonian matrices

Rahul Sharma; Subbajit Nandy; S. P. Bhattacharyya

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On solving energy-dependent partitioned eigenvalue problem by genetic algorithm: The case of real symmetric Hamiltonian matrices

机译：用遗传算法求解能量依赖的特征值问题：实对称哈密顿矩阵的情况

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An energy-dependent partitioning scheme is explored for extracting a small number of eigenvalues of a real symmetric matrix with the help of genetic algorithm. The proposed method is tested with matrices of different sizes (30 × 30 to 1000 × 1000). Comparison is made with Löwdin’s strategy for solving the problem. The relative advantages and disadvantages of the GA-based method are analyzed

机译：探索一种基于能量的划分方案，借助遗传算法提取少量对称对称矩阵的特征值。在不同大小的矩阵（30×30到1000×1000）上测试了该方法。我们将其与解决问题的策略进行了比较。分析了基于遗传算法的相对优缺点

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来源
《Pramana》 |2006年第6期|00001125-00001130|共6页
作者
Rahul Sharma; Subbajit Nandy; S. P. Bhattacharyya;
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作者单位

Department of Physical Chemistry, Indian Association for the Cultivation of Science, Jadavpur, 700 032 Kolkata, India;

Department of Physical Chemistry, Indian Association for the Cultivation of Science, Jadavpur, 700 032 Kolkata, India;

Department of Physical Chemistry, Indian Association for the Cultivation of Science, Jadavpur, 700 032 Kolkata, India;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Symmetric eigenvalue problem; genetic algorithm; partitioning techniques; energy; dependent partitioning; Löwdin’s method;

机译：对称特征值问题;遗传算法;分区技术;能量;依赖分区;洛丁的方法;
入库时间 2022-08-18 01:38:27

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