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,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Zapana Arias, Luz Maria
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
Descripción
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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