Parallel Implementation of Bisection for the Calculation of Eigenvalues of
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
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Print on Demand. This book delves into the application of bisection for the computation of eigenvalues. The technique of bisection is a widely recognized numerical approach commonly used for approximating the roots of nonlinear equations. The author meticulously investigates how bisection can be effectively applied to determine the eigenvalues of a symmetric tridiagonal matrix. By exploring both sequential and parallel implementations of the bisection algorithm, the author provides valuable insights into the method's accuracy and efficiency. The book offers a comprehensive examination of the bisection method, making it an invaluable resource for researchers and practitioners seeking a deeper understanding of eigenvalue computation techniques. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
Codice articolo 9781332175611_0
- Titolo
- Parallel Implementation of Bisection for the Calculation of Eigenvalues of
- Autore
- Herbert J. Bernstein, Max Goldstein
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1332175619
- ISBN 13
- 9781332175611
- Cataloghi dei venditori
- Calculus
1. Introduction
Kuck and Sameh [9] noted that completion of a Givens or Householder eigenvalue algorithm on a parallel machine may be done by a parallel implementation of a bisection algorithm. In this paper we investigate the considerations involved in the implementation of this idea on an MIMD (multiple instruction stream - multiple data stream) machine with a smaller number of processors available than eigenvalues to be found.
There are three major alternatives to consider:
1. Convert the serial Sturm sequence code to a parallel algorithm.
2. For each interval compute more than one division point in parallel.
3. Process more than one interval at a time.
We will show that the last alternative has certain advantages for MIMD machines.
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