Počet záznamů: 1  

Fully computable a posteriori error bounds for eigenfunctions

  1. 1.
    SYSNO ASEP0561025
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevFully computable a posteriori error bounds for eigenfunctions
    Tvůrce(i) Liu, X. (JP)
    Vejchodský, Tomáš (MU-W) RID, SAI, ORCID
    Zdroj.dok.Numerische Mathematik - ISSN 0029-599X
    Roč. 152, č. 1 (2022), s. 183-221
    Poč.str.39 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.DE - Německo
    Klíč. slovaeigenvalue problems ; Laplace eigenvalues ; approximation
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    Obor OECDPure mathematics
    CEPGA20-01074S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Způsob publikováníOmezený přístup
    Institucionální podporaMU-W - RVO:67985840
    UT WOS000824307900001
    EID SCOPUS85134293670
    DOI10.1007/s00211-022-01304-0
    AnotaceFor compact self-adjoint operators in Hilbert spaces, two algorithms are proposed to provide fully computable a posteriori error estimate for eigenfunction approximation. Both algorithms apply well to the case of tight clusters and multiple eigenvalues, under the settings of target eigenvalue problems. Algorithm I is based on the Rayleigh quotient and the min-max principle that characterizes the eigenvalue problems. The formula for the error estimate provided by Algorithm I is easy to compute and applies to problems with limited information of Rayleigh quotients. Algorithm II, as an extension of the Davis–Kahan method, takes advantage of the dual formulation of differential operators along with the Prager–Synge technique and provides greatly improved accuracy of the estimate, especially for the finite element approximations of eigenfunctions. Numerical examples of eigenvalue problems of matrices and the Laplace operators over convex and non-convex domains illustrate the efficiency of the proposed algorithms.
    PracovištěMatematický ústav
    KontaktJarmila Štruncová, struncova@math.cas.cz, library@math.cas.cz, Tel.: 222 090 757
    Rok sběru2023
    Elektronická adresahttps://doi.org/10.1007/s00211-022-01304-0
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.