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New algorithms for approximating Φ-functions and their condition numbers for large sparse matrices

机译:用于近似φ函数的新算法及其对大稀疏矩阵的条件号

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摘要

Given an n-by-n large sparse matrix A with low rank or with fast decaying singular values, we propose new algorithms for consecutively approximating the functions ?_?(A) as well as their 2-norm condition numbers for ? = 0, 1, . . . , p. The key is to reduce the computation of ?'-functions of the large matrix to that of ?_?(+1)-functions of some smaller matrices of size r-by-r, where r is the numerical rank of A. For storage reasons, the new algorithms need to store only two n-by-r sparse matrices and some r-by-r matrices, rather than some n-by-n possibly dense matrices. Some error analysis is given. Numerical experiments illustrate the numerical behavior of our new algorithms and show the practical utility of new strategies.
机译:给定具有低等级的N-by-n大稀疏矩阵A或以快速衰减的奇异值,我们提出了新的算法,用于连续逼近函数?_?(a)以及它们的2范数状况号? = 0,1,。 。 。 ,p。 关键是为了减少对大矩阵的计算?(+ 1)的函数 - _?(+ 1) - 一些较小的矩阵r-by-r的矩阵,其中R是A的数值等级。对于A.对于 存储原因,新的算法只需要仅存储两个N字母稀疏矩阵和一些R-y r矩阵,而不是一些基于n个可能的致密矩阵。 给出了一些错误分析。 数值实验说明了我们新算法的数值行为,并显示了新策略的实用效用。

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