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  • af RUTISHAUSER, ENGELI, Ginsburg & mfl.
    576,95 kr.

    I: The Self-Adjoint Boundary Value Problem.- 1. Problems of Dirichlet¿s and Poisson¿s type.- 2. Better approximations.- 3. Energy on the boundary.- 4. Eigenvalue problems.- 5. Biharmonic problems.- 6. Adaption for practical purposes; the test example.- 7. Modes of oscillation of the plate.- II: Theory of Gradient Methods.- 1. Introduction.- 2. The residual polynomial.- 3. Methods with two-term recursive formulae.- 4. Methods with three-term recursive formulae.- 5. Combined methods.- 6. The cgT-method.- 7. Determination of eigenvalues.- III: Experiments on Gradient Methods.- 1. Introduction.- 2. Survey of the plate experiments.- 3. Solution of the system A x + b = 0 (Plate problem with coarse grid).- 3.1 Steepest descent.- 3.2 Tchebycheff method.- 3.3 Conjugate gradient methods.- 3.4 The cgT-method.- 3.5 Combined method.- 3.6 Elimination.- 3.7 Computation of the residuals.- 4. Determination of the eigenvalues of A.- 4.1 Conjugate gradient methods with subsequent QD-algorithm.- 4.2 cgT-method with subsequent QD-algorithm (spectral transformation).- 5. Solution of the system A x + b =0 and determination of the eigenvalues of A; fine grid.- 6. Second test example: the bar problem.- 7. Appendix: The first three eigenvectors of A.- IV: Overrelaxation.- 1. Theory.- 1.1 Principles.- 1.2 General relaxation.- 1.3 Overrelaxation.- 1.4 ¿Property A¿.- 1.5 Young¿s overrelaxation.- 1.6 Different methods.- 2. Numerical results (Plate problem).- 2.1 Overrelaxation.- 2.2 Symmetric relaxation.- 2.3 Block relaxation.- 3. The bar problem.- 3.1 Overrelaxation.- 3.2. Block relaxation.- 3.3 Symmetric overrelaxation.- V: Conclusions.- 1. The plate problem.- 2. The bar problem.- 3. Computation of eigenvalues.- 4. Recollection of the facts.- References.

  • af RUTISHAUSER
    598,95 kr.

    Im Anschluss an eine praktische Anwendung des BO-Algorithmus (Biortho­ gonalisierungs-Algorithmus von C. LANCZOS [4], [5]1) machte mich Herr Prof. E. STIEFEL, ETH, auf das Problem aufmerksam, die höheren Eigenwerte direkt aus den sogenannten Schwarzsehen Konstanten zu bestimmen, das heisst ohne den Umweg über die Orthogonalisierung. Auf diese Anregung hin entwickelte der Verfasser einen Algorithmus, der die gestellte Aufgabe löst. Allerdings gab bereits A. C. AITKEN [1] eine Methode an, welche haupt­ sächlich zur Auflösung algebraischer Gleichungen gedacht war, aber auch die Bestimmung höherer Eigenwerte aus Schwarzsehen Konstanten gestattet. 2 Ferner stammt von C. LANCZOS ein Algorithmus ) zur Bestimmung des charak­ teristischen Polynoms einer Matrix aus Schwarzsehen Konstanten. Überdies entwickelte J. HADAMARD in seiner Dissertation [2] eine Methode zur Bestim­ mung der Pole einer durch ihre Potenzreihe gegebenen Funktion. Er hat damit, wie § 1 zeigen wird, auch das eingangs erwähnte Eigenwertproblem gelöst. Wenn hier das schon gelöste Problem nochmals aufgegriffen wird, so geschieht dies deshalb, weil der entwickelte Algorithmus eine Reihe von weiteren An­ wendungen gestattet und insbesondere auch wertvolle Beziehungen zur Ketten­ bruchtheorie vermittelt3). Die Arbeit gliedert sich in drei Kapitel, von denen sich die Kapitel I und n mit Theorie und Anwendungen befassen, während III eine Ausdehnung des QD-Algorithmus auf Vektoren behandelt. Schliesslich folgt ein Anhang über verwandte Methoden (insbesondere die LR-Transformation). Die Kapitel I, n, In sind einzeln bereits in der ZAMP erschienen'), doch ist zu beachten, dass I und n zum Teil erhebliche Veränderungen erfahren haben.

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