Problem level

Difference between revisions of "QR decomposition methods for dense Hessenberg matrices"

From Algowiki
Jump to navigation Jump to search
[unchecked revision][unchecked revision]
(Created page with "{{level-p}} Задача '''QR-разложения плотных хессенберговых матриц''' встречается в качестве этапа одно...")
 
Line 1: Line 1:
 
{{level-p}}
 
{{level-p}}
  
Задача '''QR-разложения плотных хессенберговых матриц''' встречается в качестве этапа одной итерации [[QR-алгоритм|QR-алгоритма]]. Однако для современных вариантов [[QR-алгоритм|QR-алгоритма]] её решают неявно, используя то, что на итерации затем нужно выполнить так же неявно умножение RQ. При этом, в зависимости от выбора сдвига, используются как схема с неявным одиночным сдвигом, опирающаяся на метод Гивенса, так и схема с неявным двойным сдвигом, опирающаяся на метод Хаусхолдера.
+
The '''QR decomposition of dense Hessenberg matrices''' arises as a part of one step of the [[QR-алгоритм|QR algorithm]]. However, in modern variants of the [[QR-алгоритм|QR algorithm]], this problem is solved implicitly using the fact that the product RQ must be calculated later at the same step, again in an implicit manner. Depending on the chosen shift strategy, one uses the implicit scheme with either a single shift or a double shift. The former is based on the Givens method, while the latter is based on the Householder method.  
  
 
[[Category:Finished articles]]
 
[[Category:Finished articles]]
  
 
[[ru:Методы QR-разложения плотных хессенберговых матриц]]
 
[[ru:Методы QR-разложения плотных хессенберговых матриц]]

Revision as of 18:44, 8 March 2018


The QR decomposition of dense Hessenberg matrices arises as a part of one step of the QR algorithm. However, in modern variants of the QR algorithm, this problem is solved implicitly using the fact that the product RQ must be calculated later at the same step, again in an implicit manner. Depending on the chosen shift strategy, one uses the implicit scheme with either a single shift or a double shift. The former is based on the Givens method, while the latter is based on the Householder method.