Revisiting the (block) Jacobi subspace rotation method for the symmetric eigenvalue problem
Revisiting the (block) Jacobi subspace rotation method for the symmetric eigenvalue problem
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重温对称特征值问题的（块）雅可比子空间旋转方法
DOI：
10.1007/s11075-022-01377-w
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发表时间：
2023
影响因子：
2.1
通讯作者：
Saad, Yousef
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Saad, Yousef
本文回顾了对称特征值问题的块-雅可比算法的主题，提出了几种可供选择的方案。分块雅可比方法的主要优点是它完全由小而密集的矩阵计算而成。所提出的方法是基于子空间旋转序列，其确定需要求解小的类Riccati校正方程。本文讨论了该算法的理论和算法方面，并用几个简单的例子说明了它的行为。
The paper revisits the topic of block-Jacobi algorithms for the symmetric eigenvalue problem by proposing a few alternative versions. The main advantage of a block Jacobi method is that it is built entirely from computations with small dense matrices. The proposed mehod is based on a sequence of subspace rotations whose determination requires to solve small Riccati-like correction equation. The paper discusses theoretical and algorithmic aspects of the algorithm, and illustrates its behavior on a few simple examples.
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