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Accurate eigenvalue decomposition of real symmetric arrowhead matrices and applications

机译:箭头矩阵的精确特征值分解和应用

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摘要

We present a new algorithm for solving an eigenvalue problem for a realsymmetric arrowhead matrix. The algorithm computes all eigenvalues and allcomponents of the corresponding eigenvectors with high relative accuracy in$O(n^{2})$ operations. The algorithm is based on a shift-and-invert approach.Double precision is eventually needed to compute only one element of theinverse of the shifted matrix. Each eigenvalue and the correspondingeigenvector can be computed separately, which makes the algorithm adaptable forparallel computing. Our results extend to Hermitian arrowhead matrices, realsymmetric diagonal-plus-rank-one matrices and singular value decomposition ofreal triangular arrowhead matrices.
机译:我们介绍了一种解决实际对称箭头矩阵的特征值问题的新算法。该算法在$ O(n ^ {2})$操作中,计算所有特征向量和相应的特征向量的所有特征向量。该算法基于移位和反转方法。最终需要双重精度来计算移位矩阵的逐步的一个元素。可以单独计算每个特征值和相应的指数,这使得算法适应扩展的计算。我们的结果延伸到Hermitian箭头矩阵,实际对角线 - 加秩一矩阵和偏东三角形箭头矩阵的奇异值分解。

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