Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 9
 İndirme 1
Adaptive rational block Arnoldi methods for model reductions in large-scale MIMO dynamical systems
2016
Dergi:  
New Trends in Mathematical Sciences
Yazar:  
Özet:

In recent years, a great interest has been shown towards Krylov subspace techniques applied to model order reduction of large-scale dynamical systems. A special interest has been devoted to single-input single-output (SISO) systems by using moment matching techniques based on Arnoldi or Lanczos algorithms. In this paper, we consider multiple-input multiple-output (MIMO) dynamical systems and introduce the rational block Arnoldi process to design low order dynamical systems that are close in some sense to the original MIMO dynamical system. Rational Krylov subspace methods are based on the choice of suitable shifts that are selected a priori or adaptively. In this paper, we propose an adaptive selection of those shifts and show the efficiency of this approach in our numerical tests. We also give some new block Arnoldi-like relations that are used to propose an upper bound for the norm of the error on the transfer function.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








New Trends in Mathematical Sciences

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 581
Atıf : 154
2023 Impact/Etki : 0.023
New Trends in Mathematical Sciences