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A High-Order Fractional Parallel Scheme for Efficient Eigenvalue Computation
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AI
DOI：10.3390/fractalfract9050313.png)
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摘要
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特征值问题在许多科学和工程学科中扮演着基础性角色，包括结构力学、量子物理和控制理论。本文提出了一种快速且稳定的分数阶并行算法用于求解特征值问题。该方法在一个并行计算框架内实现，允许在多个处理器上同时进行计算，以提高效率和可靠性。理论收敛性分析表明，该方案达到的局部收敛阶为6κ+4，其中κ∈(0,1]为Caputo分数阶，表示导数项的记忆深度。基于内存利用率、残差误差、CPU时间和迭代次数的比较评估表明，所提出的并行方案在测试案例中优于现有方法，表现出更快的收敛速度和更高的效率。这些结果突显了该方法在大规模特征值计算中的鲁棒性和可扩展性。
Keyword:
fractional-order methods
parallel eigenvalue computation
computational efficiency
fractal-based convergence analysis
high-performance numerical methods
期刊
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3.3
论文数:
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