本文探讨了在Arnoldi过程中的锁定策略，如何处理已收敛的特征对，以及如何通过收缩技术（deflation）减少计算量。核心内容涉及部分Schur分解的计算方法及其在不变子空间求解中的应用。
重启Arnoldi方法和收缩（deflation）技术
在arnoldi过程中，需要特别注意已经收敛的eigenpairs。
locking策略：已收敛的特征对不再被改动。
假设在某次arnoldi过程中，已经有k个特征对收敛了，Vm写为如下形式：
其中上标()表示locked vecotors，上标(
)表示active vectors。
在下一次的arnoldi过程中，只有m-k个arnoldi向量被计算，也就是active vectors。前k个向量需要被收缩（deflated）。
注意上面两个算法的区别，Algorithm 2相比1唯一的不同是，循环是从k+1开始的，也就是只改变Vm和Hm的最后m-k列，即active部分。
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