@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00206298,
 author = {田中, 博基 and 木村, 泰己 and 松縄, 哲明 and 三本木, 省次 and 髙田, 雅美 and 木村, 欣司 and 中村, 佳正},
 issue = {3},
 month = {Jul},
 note = {半導体製造において，リソグラフィシミュレーションモデルが重要である．このモデルを構築する際，大規模密行列の部分特異値分解が必要となる．部分特異値分解のための方法として，AIRLB（augmented implicitly restarted Lanczos bidiagonalization）アルゴリズムがある．本稿では，大規模密行列の部分特異値分解のために，AIRLB アルゴリズムの改良を行う．改良法では，計算途中で必要となる小さな行列の特異値分解のために，QR アルゴリズムではなく，OQDS（orthogonal-qd-with-shift）アルゴリズムを適用する．これにより，高精度な特異値を持つ特異値分解が行われる．数値実験の結果，既存の QR アルゴリズムを用いる AIRLB アルゴリズムと比較して，提案した改良が有効に機能していることが確認できる．精密な議論を行うため, 大規模疎行列と大規模密行列の両方を実験の対象としている．},
 title = {大規模行列の特異値分解へのOQDS法の適用},
 year = {2020}
}