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Auszug

Für die Entwicklung effizienter Algorithmen ist die Struktur des zugrundeliegenden Problems von entscheidender Bedeutung. Ein gutes Beispiel hierfur sind Eigenwertprobleme: Das Eigenwertproblem für eine Matrix \( A \in \mathbb{K}^{n \times n} \),

$$ Ax = \lambda x, x \in \mathbb{C}^n \backslash \{ 0\} , \lambda \in \mathbb{C}, $$

ist nichtlinear, denn die Unbekannten b und χ treten im Produkt auf. Trotzdem verwendet die gängige Software zur Berechnung von b und/oder χ keines der Verfahren aus dem vorangegangenen Kapitel.

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© 2006 B.G. Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden

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(2006). Eigenwerte. In: Grundlagen der Numerischen Mathematik und des Wissenschaftlichen Rechnens. Vieweg+Teubner. https://doi.org/10.1007/978-3-8351-9020-7_6

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