Verlagslink DOI: 10.1137/040616097
Titel: An a priori bound for Automated Multi-Level Substructuring
Sprache: Englisch
Autor/Autorin: Voß, Heinrich 
Elssel, Kolja 
Schlagwörter: Eigenvalues; AMLS; substructuring; nonlinear eigenproblem; minmax characterization
Erscheinungs­datum: Sep-2004
Quellenangabe: Preprint. Published in: SIAM. J. Matrix Anal. & Appl., 28.2006,2, 386–397
Zusammenfassung (deutsch): 
The Automated Multi-Level Substructuring (AMLS) method has been developed to reduce the computational demands of frequency response analysis and has recently been proposed as an alternative to iterative projection methods like Lanczos or Jacobi–Davidson for computing a large number of eigenvalues for matrices of very large dimension. Based on Schur complements and modal approximations of submatrices on several levels AMLS constructs a projected eigenproblem which yields good approximations of eigenvalues at the lower end of the spectrum. Rewriting the original problem as a rational eigenproblem of the same dimension as the projected problem, and taking advantage of a minmax characterization for the rational eigenproblem we derive an a priori bound for the AMLS approximation of eigenvalues.
URI: http://tubdok.tub.tuhh.de/handle/11420/65
DOI: 10.15480/882.63
Institut: Mathematik E-10 
Dokumenttyp: Vorabdruck (Preprint)
Lizenz: Unter Copyright Unter Copyright
Teil der Schriftenreihe: Preprints des Institutes für Mathematik 
Bandangabe: 81
Enthalten in den Sammlungen:Publications with fulltext

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat
rep81.pdf307,56 kBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen
Miniaturbild
Zur Langanzeige

Seitenansichten

641
Letzte Woche
1
Letzten Monat
8
checked on 01.10.2022

Download(s)

490
checked on 01.10.2022

SCOPUSTM   
Zitate

28
Letzte Woche
0
Letzten Monat
3
checked on 30.06.2022

Google ScholarTM

Prüfe

Feedback zu diesem Datensatz

Diesen Datensatz zitieren

Export

Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.