Lehrveranstaltungen der Gruppe

Numerische Lineare Algebra - Eigenwertprobleme SS2011

Vorlesung:	Dienstags,	11:30 - 13:00	G05-312
	Donnerstags,	15:00 - 16:30	G05-314
Übung:	Jeweils zu den Vorlesungszeiten am
	14.4. / 28.4. / 12.5. / 31.5. / 16.6. / 30.6.		G05-314

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
Vorkonditionierte Eigenlöser
Verfahren für nichtlineare Eigenwertaufgaben

Kriterien zur Erlangung eines Leistungsnachweises:

Mindestens 50% der Punkte aus allen Hausaufgaben.
Mindestens 50% der Punkte pro Aufgabenblatt (bei x Aufgabenblätter gilt dies für x-1 der Blätter).
Mindestens eine Aufgabe in der Übung vorrechnen.

Weitere Abschlussmöglichkeiten werden in der Vorlesung noch bekanntgeben.

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.
Z. Bau, J. Demmel, J. Dongarra, A. Ruhe, H.A. van der Vorst: Templates for the Solution of Algebraic Eigenvalue Problems: A Practical Guide, SIAM, Philadelphia, 2000.