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一种调和Ritz向量的精化算法及应用
一种调和Ritz向量的精化算法及应用
作者:
戴芳
肖小花
郭文艳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
调和Arnold算法
调和Ritz向量
精化Arnoldi算法
K-L变换
图像压缩
摘要:
利用调和Arnoldi算法的一种等价形式,用较少的运算量将大规模矩阵特征值问题转化成一个小型的标准特征值问题来求解调和Ritz对.针对调和Arnoldi算法中调和Ritz值收敛而相应的调和Ritz向量往往不收敛的情况,保持调和Ritz值不变,结合精化Arnoldi算法的思想给出了一种在位移Krylov子空间上对调和Ritz向量进行精化求解的精化变形算法,以寻求使残量范数达到极小的近似特征向量.理论分析和数值实验表明这种精化变形算法的可行性、有效性以及更快的收敛速度,利用此算法可以更快求解满足精度要求的大规模矩阵的特征值和特征向量.同时,将这种算法应用于图像K-L变换的协方差矩阵的特征值和特征向量的求解,克服了K-L变换中由于图像矩阵过大而求解过程困难的问题,选取前若干个较大的特征值所对应的特征向量构成变换矩阵进行K-L变换来压缩图像,能直接应用于实时的图像压缩,较对图像分块在每个小块上进行K-L变换的方法更有效.
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文献信息
篇名
一种调和Ritz向量的精化算法及应用
来源期刊
成都理工大学学报(自然科学版)
学科
数学
关键词
调和Arnold算法
调和Ritz向量
精化Arnoldi算法
K-L变换
图像压缩
年,卷(期)
2012,(3)
所属期刊栏目
数学与应用数学
研究方向
页码范围
336-342
页数
分类号
O241.6
字数
4480字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-9727.2012.03.017
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
郭文艳
西安理工大学理学院
30
151
8.0
11.0
2
戴芳
西安理工大学理学院
42
260
9.0
13.0
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西安理工大学理学院
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研究主题发展历程
节点文献
调和Arnold算法
调和Ritz向量
精化Arnoldi算法
K-L变换
图像压缩
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
成都理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
成都理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-9727
CN:
51-1634/N
开本:
大16开
出版地:
成都市二仙桥东三路1号
邮发代号:
62-24
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
2541
总下载数(次)
5
总被引数(次)
34042
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