In this paper we discuss reduced order models for the approximation of parametric eigenvalue problems. In particular, we are interested in the presence of intersections or clusters of eigenvalues. The singularities originating by these phenomena make it hard a straightforward generalization of well known strategies normally used for standards PDEs. We investigate how the known results extend (or not) to higher order frequencies.


翻译:本文探讨用于逼近参数特征值问题的降阶模型。我们特别关注特征值存在交点或簇集的情形。这些现象引发的奇异性使得通常用于标准偏微分方程的成熟策略难以直接推广。我们研究了现有结果如何(或是否能够)向更高阶频率情形拓展。

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