基于加權(quán)矩陣的多維廣義特征值并行分解算法

摘要： 針對(duì)串行廣義特征值分解算法實(shí)時(shí)性差的缺點(diǎn),提出基于加權(quán)矩陣的多維廣義特征值分解算法.與串行算法不同,所提算法能夠在一次迭代過程中并行地估計(jì)出多維廣義特征向量.平穩(wěn)點(diǎn)分析表明:當(dāng)且僅當(dāng)算法中狀態(tài)矩陣等于所需的廣義特征向量時(shí),算法達(dá)到收斂狀態(tài).通過對(duì)比相鄰時(shí)刻的狀態(tài)矩陣模值證明了所提算法的自穩(wěn)定特性.所提算法參數(shù)選取簡(jiǎn)單,實(shí)際實(shí)施較為容易.數(shù)值仿真和實(shí)例應(yīng)用進(jìn)一步驗(yàn)證了算法的并行性...