Publication

Rate of convergence estimates for the spectral approximation of a generalized eigenvalue problem

Jacques Rappaz
1998
Journal Articles

Résumé

The aim of this work is to derive rate of convergence estimates for the spectral approximation of a mathematical model which describes the vibrations of a solid-fluid type structure. First, we summarize the main theoretical results and the discretization of this variational eigenvalue problem. Then, we state some well known abstract theorems on spectral approximation and apply them to our specific problem, which allow us to obtain the desired spectral convergence. By using classical regularity results, we are able to establish estimates for the rate of convergence of the approximated eigenvalues and for the gap between generalized eigenspaces.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/b14c4d07-d57b-40ad-92fa-a1fffc7f85bb

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Concepts associés (32)

Valeur propre, vecteur propre et espace propre

En mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.

Décomposition d'une matrice en éléments propres

En algèbre linéaire, la décomposition d'une matrice en éléments propres est la factorisation de la matrice en une forme canonique où les coefficients matriciels sont obtenus à partir des valeurs propres et des vecteurs propres. Un vecteur non nul v à N lignes est un vecteur propre d'une matrice carrée A à N lignes et N colonnes si et seulement si il existe un scalaire λ tel que : où λ est appelé valeur propre associée à v. Cette dernière équation est appelée « équation aux valeurs propres ».

Generalized eigenvector

In linear algebra, a generalized eigenvector of an matrix is a vector which satisfies certain criteria which are more relaxed than those for an (ordinary) eigenvector. Let be an -dimensional vector space and let be the matrix representation of a linear map from to with respect to some ordered basis. There may not always exist a full set of linearly independent eigenvectors of that form a complete basis for . That is, the matrix may not be diagonalizable.

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A new mathematical formulation to integrate supply and demand within a choice-based optimization framework

A new mathematical representation of demand using choice-based optimization method