MPI Magdeburg: CSC: Mitarbeiter: Jens Saak

Dipl. Math. Jens Saak

Numerische Lineare Algebra (Eigenwertprobleme)

Vorlesung:	Jens Saak	Sprechzeit:	Montags, 14:00-15:00 und n.V.
Übung:	Ulrike Baur	Sprechzeit:	n.V.

Vorlesung:	Donnerstags, 13:45 - 15:15 Uhr, 2/N002	und Freitags, 15:30 - 17:00 Uhr, 2/70/B202	Beginn: 05.12.2007
Übung:	Mittwochs, 7:30-9:00 Uhr, 2/N105		Beginn: 12.12.2007

QR Algorithmus für unsymmetrische Eigenwertprobleme
Spezielle Verfahren für symmetrische Eigenwertprobleme
(Jacobi-Iteration, Bisektion, Divide & Conquer)
Berechnung der Singulärwertzerlegung
QZ Algorithmus für verallgemeinerte Eigenwertprobleme
Krylovraum-Verfahren für große Eigenwertprobleme
Jacobi-Davidson-Verfahren für große, verallgemeinerte und polynomiale Eigenwertprobleme

G. Golub, C. Van Loan: Matrix Computations, 3. Aufl., The John Hopkins University Press, 1996.
J. Demmel: Applied Numerical Linear Algebra, SIAM, Philadelphia, 1997.
H.A. van der Vorst: Computational Methods for Large Eigenvalue Problems, S. 3-179 in P.G. Ciarlet, J.L. Lions (Hrsg.), Handbook of Numerical Analysis, Volume VIII, North-Holland (Elsevier), Amsterdam, 2002.
N. Trefethen, D. Bau, III.: Numerical Linear Algebra, SIAM, Philadelphia, 1997.
N. Trefethen, M. Embree: Spectra and Pseudospectra, Princeton Universty Press, 2005.
G.W. Stewart: Matrix Algorithms
- Volume I: Basic Decompositions
- Volume II: Eigensystems
SIAM, Philadelphia, 1998/2001.
Y. Saad: Numerical Methods for Large Eigenvalue Problems, Manchester University Press, 1992.

Matlab-Programme zur Vorlesung
- EigTool zur Berechnung von Pseudospectra
- Beispiel IV.8 und das benötigte Lanczos Verfahren (ohne Reorthogonalisierung)
- Beispiel für die Konvergenz im Arnoldi Verfahren

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Jens Saak, jens.saak@mathematik.tu-chemnitz.de