Orthogonalisation

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30 mars 2012
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bonjour,
Je cherche des algorithmes efficaces pour l'orthogonalisation, (pour le calcul des valeurs propores par exemple). Est il des algorithmes à part Gram Schmidt, qui permettent de faire l'orthogonalisation avec un minimum d'erreur?
Merci pour toutes remarque

6 réponses

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4 mars 2010
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Si c'est pour calculer les valeurs propres, je suggère d'utiliser plutôt Householder ou Givens qui sont plus stables.
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30 mars 2012

oui au fait je cherche à calculer les valeurs propres dans un espace à noyau, la particularité de ces espaces c''est que je dois appliquer un algorithme (pour le calcul des valeures propres ) qui s'exprime en fonction d'un produit de vecteur , l'algo gram Scmidt verifie cette propriete je ne sais pas pour les autres algo est verifié ou pas?
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4 mars 2010
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En fait les deux méthodes que j'ai mentionnées ont pas directement de lien avec l'orthogonalisation, c'est pour obtenir une décomposition QR utilisée dans le calcul des valeurs propres: pour Householder c'est des réflexions et pour Givens c'est des rotations. Tu pars de quoi, d'une matrice?
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29 septembre 2010
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L'algo de Graham est tres efficace. Une simple boucle for et le tour est joué...

de faire l'orthogonalisation avec un minimum d'erreur? >>où ça des erreurs ?
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4 mars 2010
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Sans doute des erreurs numériques; si c'est des calculs en virgule flottante, justement, l'algo de Graham est moyenement stable.
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30 mars 2012

bonjour,
au fait, je parle des erreurs d'arondi, l'algo GRam calcul les nouvelles valeurs avec des erreurs d'arrondie il est numériquement instable.
normalement je pars d'une matrice juju12