Hierarchical Matrices: Algorithms and Analysis
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Berlin Heidelberg Mär 2019, 2019
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This self-contained monograph presents matrix algorithms and their analysis. The new technique enables not only the solution of linear systems but also the approximation of matrix functions, e.g., the matrix exponential. Other applications include the solution of matrix equations, e.g., the Lyapunov or Riccati equation. The required mathematical background can be found in the appendix.The numerical treatment of fully populated large-scale matrices is usually rather costly. However, the technique of hierarchical matrices makes it possible to store matrices and to perform matrix operations approximately with almost linear cost and a controllable degree of approximation error. For important classes of matrices, the computational cost increases only logarithmically with the approximation error. The operations provided include the matrix inversion and LU decomposition.Since large-scale linear algebra problems are standard in scientific computing, the subject of hierarchicalmatrices is of interest to scientists in computational mathematics, physics, chemistry and engineering.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 540 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783662568941
- Titolo
- Hierarchical Matrices: Algorithms and Analysis
- Autore
- Wolfgang Hackbusch
- Editore
- Springer, Springer Berlin Heidelberg Mär 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3662568942
- ISBN 13
- 9783662568941
- Peso dell'articolo
- 809 grammi
- Dimensioni
- 235x155x29 mm
- Serie
- Libro 25 di 33: Springer Computational Mathematics
This self-contained monograph presents matrix algorithms and their analysis. The new technique enables not only the solution of linear systems but also the approximation of matrix functions, e.g., the matrix exponential. Other applications include the solution of matrix equations, e.g., the Lyapunov or Riccati equation. The required mathematical background can be found in the appendix.
The numerical treatment of fully populated large-scale matrices is usually rather costly. However, the technique of hierarchical matrices makes it possible to store matrices and to perform matrix operations approximately with almost linear cost and a controllable degree of approximation error. For important classes of matrices, the computational cost increases only logarithmically with the approximation error. The operations provided include the matrix inversion and LU decomposition.
Since large-scale linear algebra problems are standard in scientific computing, the subject of hierarchicalmatrices is of interest to scientists in computational mathematics, physics, chemistry and engineering.
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