人工智能-机器学习-精化Arnoldi方法在小干扰稳定分析关键特征值计算中的应用.pdf

求解PageRank问题Arnoldi算法与GMRES算法之比较，吴钢，，PageRank is one of the most important ranking techniques used in today＇s search engines. Recently, a very interesting research track focuses on exploiting efficient numerical m

oap:CUDA中大型矩阵隐式重启Arnoldi方法的实现和深度学习基础

arnoldi算法的MATLAB代码Python-DMD-方法 以下代码将用于动态模式分解（DMD）/ Koopman方法。 代码将具有不同的方法来计算库普曼特征值和众数。 将通过复制学术界的各种论文来对它们进行验证。 目标是用Python（当前使用Matlab）编写这些数值方法。 我目前是UCSB机械工程系MezićGroup的研究员。 当前代码： Arnoldi-Like方法算法。 变异纸：Susuki，Yoshihiko和IgorMezić。 “没有模型的非线性库普曼模式和电力系统稳定性评估。” IEEE Transactions on Power Systems 29.2（2014）：899-907。 SVD-DMD算法。 （正在执行）-使用生成的数据编写代码。 精确DMD算法。 （正在处理） 代码使用： 这些代码具有自己的数据文件，特别是来自论文的数据。 我将上载的大多数代码仅要求您放入自己的数据文件（excel文件或mat文件或您使用的任何文件）并运行代码。 自述文件是PDF

内部附有arnoldi分解矩阵为正交阵和hessenberg变换对算法的matlab代码。详细内容可参考内部代码。此代码稍有不严谨的地方，进一步需要代码请联系我

Arnoldi算法构造标准正交基 1需要存储所有的基向量,当m很大时,存储量大 2理论上为了保证收敛速度,m越大越好 矛盾！ 矛盾,通常根据内存的能力选取最大的m,但可能仍然无法满足精度要求.解决这个问题的办法是采用所谓显示重启式Arnoldi算法,把求得Ritz向量的以某种线性组合作为下次迭代的初始向量.这样做是由于Hm中包含的特征信息主要来自于v(1),而当我们采用Ritz向量的线性组合时就可以使m维Krylov子空间中包含我们想要的特征信息.

用于求解非对称线性方程组的 GMRES（广义最小残差算法）的快速实现。 该方法通过具有最小残差的 Krylov 子空间中的向量逼近解。 Arnoldi 迭代用于查找此向量。 代替 Givens 旋转（更有效），使用 QR 分解（更清晰）。

用于周期结构分析的有限差分频域方法将导致大规模的非对称广义特征值问题，尤其是在分析开放周期结构时。本文由于大范围的稀疏矩阵而大大简化了该方法。必须通过一些现有的代码（例如，matlab代码）来实现该技术和必须用于显着减少存储器需求并提高仿真速度的移位和反转Arnoldi技术。 此外，该方法的差分方程比以前的方法简单得多，因为不必消除纵向场分量就可以将广义特征值问题近似转换为标准特征值问题。 结果，这里提出的方法对于泄漏波天线的分析是相当简单和有效的，因为泄漏波天线可以看作是从导波结构直接进行几何演化，从而允许沿其纵向泄漏能量。 。 （c）2012 Wiley Periodicals，Inc.微波Opt Technol Lett 54：28142817，2012； 可以在wileyonlinelibrary.com上在线查看此文章。 DOI 10.1002 / mop.27216