Estimación de cotas para los autovalores de matrices autoadjuntas no negativas
Descripción del Articulo
En el presente trabajo de tesis, utilizamos algunos algoritmos para calcular los autovalores máximo y mínimo de matrices autoadjuntas. Si bien es cierto, el problema del autovalor es uno de los problemas que resuelve el Álgebra Lineal Numérica y existen algoritmos de métodos iterativos que lo hacen,...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
Repositorio: | UNSA-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/10642 |
Enlace del recurso: | http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/10642 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Autovalores métodos iterativos y directos región de acotación https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02 |
Sumario: | En el presente trabajo de tesis, utilizamos algunos algoritmos para calcular los autovalores máximo y mínimo de matrices autoadjuntas. Si bien es cierto, el problema del autovalor es uno de los problemas que resuelve el Álgebra Lineal Numérica y existen algoritmos de métodos iterativos que lo hacen, lo que investigamos en el presente trabajo es como poder acelerar la convergencia de estos algoritmos a partir de la obtención de una región de acotación de los autovalores de una matriz A (autoadjunta). Es decir, podemos obtener un autovalor aproximado el mismo que nos ayudará a determinar su autovector asociado. Este puede ser utilizado para iniciar los procesos iterativos para calcular el autovalor máximo de una matriz A. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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