一、应用背景
Krylov 子空间方法就是在Krylov子空间中寻找近似解。

二、Krylov子空间

n是原始矩阵的维度,m为降阶后矩阵的维度,通常m<<n。
三、Arnoldi 过程: 计算Km 的一组标准正交基
是Km的一组基,我们对其进行单位正交化(参考Schmidt正交化)就能获得一组标准正交基,该过程就是Arnoldi过程。


文章介绍了Krylov子空间在矩阵近似解中的应用,特别是通过Arnoldi过程来生成Krylov子空间的标准正交基,并提供了相应的Python实现。此外,提到了Krylov类迭代法在指数积分和特征值求解等领域的应用。
Krylov 子空间方法就是在Krylov子空间中寻找近似解。


n是原始矩阵的维度,m为降阶后矩阵的维度,通常m<<n。
是Km的一组基,我们对其进行单位正交化(参考Schmidt正交化)就能获得一组标准正交基,该过程就是Arnoldi过程。



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