鲁棒的三级BLAS反迭代从Hessenberg矩阵
摘要：逆迭代被认为是计算简单且互不相交特征值对应的特征向量的有效方法。在非对称情况下，解决移位Hessenberg系统是一个核心步骤。现有的逆迭代解算器通过RQ或LU分解来解决移位Hessenberg系统，并且一旦分解完成，解决相应的系统。这种方法的BLAS潜力有限，因为不同的位移具有不同的分解。本文重排了RQ方法，以便暴露在不同位移之间共享的数据。因此，具有三角R因子的反向替换可以主要通过矩阵-矩阵乘法（BLAS的第3级）来表示。所得到的算法以平铺、无溢出和任务并行的方式计算特征向量。数值实验表明，新算法在计算实特征向量和复特征向量方面优于现有的逆迭代解算器。
作者：Angelika Schwarz
论文ID：2101.05063
分类：Mathematical Software
分类简称：cs.MS
提交时间：2021-01-14