语法

描述

c = conde (A)计算一个下界c对于方阵的1范数条件一个。

c = conde (t)变化t，等于底层迭代矩阵中的列数的正整数参数。增加列的数量通常可以提供更好的条件估计，但会增加成本。默认值是t = 2，它几乎总是给出一个误差在因子2以内的估计值。

[c、v] = conde (A)也计算一个向量v哪个是近似的零向量c很大。v满足规范(* v, 1) =规范(A, 1) *规范(v, 1) / c。

rng(“违约”)

提示

这个函数对于稀疏矩阵特别有用。

算法

气孔导度基于哈格的1范数条件估计[1]以及由Higham和Tisseur给出的面向块的哈格估计量推广[2]。该算法的核心是迭代搜索来估计 $${为{\mathrm{一个}}^{-1}为}_1$$没有计算一个⁻¹。这是一个凸的不可微优化问题 $$\mathrm{马克斯}{为{\mathrm{一个}}^{-1}x为}_1$$受 $${为x为}_1=1$$

参考文献

另请参阅

气孔导度|规范|规范