We establish a general convergence theory of the Rayleigh--Ritz method and the refined Rayleigh--Ritz method for computing some simple eigenpair ($\lambda_{*},x_{*}$) of a given analytic nonlinear eigenvalue problem (NEP). In terms of the deviation $\varepsilon$ of $x_{*}$ from a given subspace $\mathcal{W}$, we establish a priori convergence results on the Ritz value, the Ritz vector and the refined Ritz vector, and present sufficient convergence conditions for them. The results show that, as $\varepsilon\rightarrow 0$, there is a Ritz value that unconditionally converges to $\lambda_*$ and the corresponding refined Ritz vector does so too but the Ritz vector may fail to converge and even may not be unique. We also present an error bound for the approximate eigenvector in terms of the computable residual norm of a given approximate eigenpair, and give lower and upper bounds for the error of the refined Ritz vector and the Ritz vector as well as for that of the corresponding residual norms. These results nontrivially extend some convergence results on these two methods for the linear eigenvalue problem to the NEP. Examples are constructed to illustrate some of the results.


翻译:本文针对一般解析非线性特征值问题(NEP)中简单特征对(λ_*, x_*)的计算,建立了瑞利-里兹方法与精细化瑞利-里兹方法的统一收敛理论。基于x_*偏离给定子空间𝒲的偏差ε,我们给出了瑞利值、瑞利向量及精细化瑞利向量的先验收敛结果,并提出了其充分收敛条件。结果表明:当ε→0时,存在一个无条件收敛至λ_*的瑞利值,且相应的精细化瑞利向量亦收敛,但瑞利向量可能不收敛甚至不唯一。进一步地,我们利用给定近似特征对的可计算残差范数,建立了近似特征向量的误差界,并给出了精细化瑞利向量与瑞利向量的误差下界与上界,以及相应残差范数的界。这些结果将线性特征值问题中关于这两种方法的收敛性结论非平凡地推广至NEP。文中构造了算例以说明部分结论。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月15日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员