2024-03-28T20:02:19Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000697782023-04-27T10:00:04Z01164:02735:06033:06124
特異値計算アルゴリズムの性能評価のための条件数の大きい行列作成法Generating Algorithms for Matrices with Large Condition Number to Evaluate Singular Value Decompositionjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00069778/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=69778&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan奈良女子大学京都大学京都大学髙田, 雅美木村, 欣司中村, 佳正本論文では,特異値分解を評価するために,条件数の大きなテスト行列の作成法を提案する.我々が対象とする条件数は,以下の 2 種類である.1 つ目は,連立 1 次方程式を解く際の困難さを 1 つの指標とする.2 つ目は,特異値の近接度を用いる.1 つ目の提案作成法では,2 重対角行列のみならず,密行列を作成することも可能である.一方,2 つ目の提案作成法では,2 重対角行列のみが作成可能である.提案する 2 種類の作成法の目的は異なるため,それぞれに意義がある.これらの作成法を用いて,LAPACK 3.2.1 に含まれているいくつかの特異値分解アルゴリズムを評価する.In this paper, we propose new generating algorithms for matrices with large condition number to evaluate singular value decomposition. We target two types of condition number. The first means intractableness to solve simultaneous linear equation. The second uses adjacent amount in each singular value. The first proposed algorithm can generate not only bidiagonal but also dense test matrices. On the other hand, the second proposed algorithm can generate only bidiagonal test matrices. Since targets in the proposed algorithms are different, it is important to generate test matrices in two types of condition number. By using two generating algorithms, some singular value decomposition routines in LAPACK version 3.2.1 are evaluated.AN10505667研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2010-MPS-791162010-07-052010-06-22