Solvants itératifs : Problèmes de valeur propre

Cette séance de cours explore les solutions itératives pour les problèmes de valeur propre, en mettant l'accent sur les méthodes basées sur la multiplication matrice-vecteur et le préconditionnement. L'instructeur discute des critères d'utilisation, des paramètres de convergence et de la comparaison des différents eigensolvers sur la base de critères théoriques et pratiques. Différents défis liés aux critères d'utilisation sont abordés, notamment la tolérance résiduelle et les approximations de bas grade. La séance de cours couvre également le choix de méthodes telles que les méthodes Restarted Krylov et Single vector. En outre, il se penche sur l'importance des paramètres de convergence, de l'efficacité et de la robustesse pour résoudre les problèmes de valeur propre par l' itératif.