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【24h】

Krylov subspace methods for the generalized Sylvester equation

机译:广义Sylvester方程的Krylov子空间方法

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摘要

In the paper we propose Galerkin and minimal residual methods for iteratively solving generalized Sylvester equations of the form AXB - X = C. The algorithms use Krylov subspace for which orthogonal basis are generated by the Arnoldi process and reduce the storage space required by using the structure of the matrix. We give some convergence results and present numerical experiments for large problems to show that our methods are efficient. (c) 2005 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:在本文中,我们提出了Galerkin和最小残差方法来迭代求解AXB-X = C形式的广义Sylvester方程。该算法使用Krylov子空间,该子空间由Arnoldi过程生成正交基,并通过使用结构减少了所需的存储空间矩阵我们给出了一些收敛结果,并针对大问题进行了数值实验,以证明我们的方法是有效的。 (c)2005 Elsevier Inc.保留所有权利。

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