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Lyapunov Inverse Iteration for Computing a few Rightmost Eigenvalues of Large Generalized Eigenvalue Problems

机译:Lyapunov逆迭代,用于计算大型广义特征值问题的一些最右特征值

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摘要

In linear stability analysis of a large-scale dynamical system, we need to compute the rightmost eigenvalue(s) for a series of large generalized eigenvalue problems. Existing iterative eigenvalue solvers are not robust when no estimate of the rightmost eigenvalue(s) is available. In this study, we show that such an estimate can be obtained from Lyapunov inverse iteration applied to a special eigenvalue problem of Lyapunov structure. We also show that Lyapunov inverse iteration will always converge in only two steps if the Lyapunov equation in the first step is solved accurately enough. Furthermore, we generalize the analysis to a deflated version of this Lyapunov eigenvalue problem and propose an algorithm that computes a few rightmost eigenvalues for the eigenvalue problems arising from linear stability analysis. Numerical experiments demonstrate the robustness of the algorithm.
机译:在大型动力系统的线性稳定性分析中,我们需要为一系列大型广义特征值问题计算最右边的特征值。当没有最右边特征值的估计可用时,现有的迭代特征值求解器将不可靠。在这项研究中,我们表明可以从应用于Lyapunov结构的特殊特征值问题的Lyapunov逆迭代获得这样的估计。我们还表明,如果第一步中的Lyapunov方程足够精确地求解,那么Lyapunov逆迭代将始终仅在两步中收敛。此外,我们将分析推广到该Lyapunov特征值问题的紧缩版本,并提出了一种算法,该算法为线性稳定性分析引起的特征值问题计算一些最右边的特征值。数值实验证明了该算法的鲁棒性。

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