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eISSN 1638-5713
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Article

Localisation robuste et dénombrement de valeurs propres

L.B. Nguenang (1) (2), Emmanuel Kamgnia (1) (2), Bernard Philippe (3)
(1) Département d'Informatique [Yaoundé]
(2) Département d'Informatique [Yaoundé I]
(3) Simulations and Algorithms on Grids for Environment
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Importé le
May 25, 2015
Publié le
November 29, 2015
Modifié le
March 31, 2025
Volume spécial 19
Volume 19 - 2015 - Numéro spécial - CRI'13
DOI
10.46298/arima.1983
Licence
https://about.hal.science/hal-authorisation-v1
Indicateurs
700
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740
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Localisation robuste et dénombrement de valeurs propres

L.B. Nguenang (1) (2), Emmanuel Kamgnia (1) (2), Bernard Philippe (3)
(1) Département d'Informatique [Yaoundé]
(2) Département d'Informatique [Yaoundé I]
(3) Simulations and Algorithms on Grids for Environment
Résumé
anglais
This article deals with the localization of eigenvalues of a large sparse and not necessarilysymmetric matrix in a domain of the complex plane. It combines two studies carried out earlier.The first work deals with the effect of applying small perturbations on a matrix, and referred to ase -spectrum or pseudospectrum. The second study describes a procedure for counting the numberof eigenvalues of a matrix in a region of the complex plain surrounded by a closed curve. The twomethods are combined in order to share the LU factorization of the resolvent, that intervenes in thetwo methods, so as to reduce the cost. The codes obtained are parallelized.
français
L’article se consacre à la localisation de valeurs propres pour une grande matrice creuse, apriori non symétrique, dans un domaine du plan complexe. Il combine deux notions déjà étudiées. Lapremière précise l’effet de perturbations sur la matrice par la définition de e -spectre ou pseudospectre.La deuxième consiste à dénombrer les valeurs propres entourées par une courbe a priori donnéedans le plan complexe. A partir de travaux antérieurs, on combine ici les deux approches avec l’objectifde mettre en commun les factorisations LU de la résolvante nécessaire aux deux approches et d’endiminuer le nombre. Les codes obtenus sont parallélisés.
Mots-clés
français
  • [INFO]Computer Science [cs]
  • [MATH]Mathematics [math]
  • Pseudospectre
  • dénombrement de valeurs propres
  • déterminant
  • valeur singulière minimale
  • orbite
  • trace
  • Client-serveur
  • Maître
  • Accélération
  • Efficacité
  • efficiency
anglais
  • Pseudospectrum
  • eigenvalue
  • counting
  • determinant
  • minimum singular value
  • orbit
  • trace
  • client-server
  • Master
  • Workers
  • speedup
Classification Mathematics Subject Classification 2020
  • 15A18 - Eigenvalues, singular values, and eigenvectors
  • 15A42 - Inequalities involving eigenvalues and eigenvectors
  • 65F15 - Numerical computation of eigenvalues and eigenvectors of matrices
  • 65F50 - Computational methods for sparse matrices
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