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【24h】

A parallelizable method for computing the singular subspaces of a general matrix

机译:一种计算通用矩阵奇异子空间的可并行方法

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摘要

We extend a cubically convergent method for the Hermitian eigenvalue problem [7] to the case of computing the singular value decomposition of a general matrix. We propose an algorithm that only uses matrix-matrix multiplications and QR decompositions. We examine several of the subtleties in the derivation of the algorithm, and we also present a rigorous convergence analysis.
机译:我们将厄米特征值问题[7]的三次收敛方法扩展到计算通用矩阵的奇异值分解的情况。我们提出一种仅使用矩阵矩阵乘法和QR分解的算法。我们检查了算法推导过程中的一些细微差别,并且还提出了严格的收敛性分析。

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