Core Concepts
本論文では、線形作用素のプセウドスペクトルを効率的に計算するための新しい連続アプローチを提案する。この方法は、離散化してから解くという従来の方法とは対照的に、解いてから離散化するアプローチを採用する。この新しい方法は、スペクトル汚染やスペクトル不可視性がなく、適応的で、精度が高く、良好な条件数を持つという利点がある。
Abstract
本論文では、線形作用素のプセウドスペクトルを効率的に計算するための新しい連続アプローチを提案している。従来の方法は、作用素を有限次元行列で近似してから解くというアプローチ(離散化してから解く)を取っていたが、この方法には以下のような問題点があった:
有限次元行列近似では、作用素のプセウドスペクトルを正確に近似できない可能性がある(スペクトル汚染やスペクトル不可視性の問題)
適応性に乏しい
条件数が悪化する可能性がある
精度が低い可能性がある
そこで本論文では、解いてから離散化するアプローチを採用した。具体的には以下のような特徴を持つ:
作用素そのものを扱うため、スペクトル汚染やスペクトル不可視性の問題がない
適応的で、ほぼ最適な精度が得られる
最近開発された疎行列や構造化スペクトル法を用いるため、良好な条件数が得られる
数値積分を必要とせず、スペクトル収束が得られる
本論文では、微分作用素、フレッドホルム積分作用素、ボルテラ積分作用素、一般化固有値問題などの具体的な例を示し、提案手法の有効性を実証している。
Stats
線形作用素のプセウドスペクトルを計算する際の相対誤差は以下のように表される:
|μ(k)
1 - λ1(T(z))|/|λ1(T(z))| ≤ 5/2 * (βk+1|y(k)
k1 |/ξ + √(kγ̃(k)ξ^(1/2)ϵ))
ここで、μ(k)
1 は k 回のランチョス反復で得られた最大固有値の近似値、λ1(T(z)) は T(z)の最大固有値、ξ = λ1(T(z))、γ̃(k) は u1, u2, ..., uk に対する γ(u)の最大値、ϵ はマシンイプシロン。
Quotes
"この分野(プセウドスペクトルの計算)は、将来の科学計算における一般的な傾向、すなわち離散化(作用素→行列)とソリューション(行列→スペクトルまたはプセウドスペクトル)の2つのステップの壁が徐々に崩れていくことに参加するだろう。"
Trefethen (1999)