Numerical methods and accurate computations with structured matrices

Esta tesis doctoral es un compendio de 11 artículos científicos. El tema principal de la tesis es el Álgebra Lineal Numérica, con énfasis en dos clases de matrices estructuradas: las matrices totalmente positivas y las M-matrices. Para algunas subclases de estas matrices, es posible desarrollar algoritmos para resolver numéricamente varios de los problemas más comunes en álgebra lineal con alta precisión relativa independientemente del número de condición de la matriz. La clave para lograr cálculos precisos está en el uso de una parametrización diferente que represente la estructura especial de la matriz y en el desarrollo de algoritmos adaptados que trabajen con dicha parametrización.Las matrices totalmente positivas no singulares admiten una factorización única como producto de matrices bidiagonales no negativas llamada factorización bidiagonal. Si conocemos esta representación con alta precisión relativa, se puede utilizar para resolver ciertos sistemas de ecuaciones y para calcular la inversa, los valores propios y los valores singulares con alta precisión relativa. Nuestra contribución en este campo ha sido la obtención de la factorización bidiagonal con alta precisión relativa de matrices de colocación de polinomios de Laguerre generalizados, de matrices de colocación de polinomios de Bessel, de clases de matrices que generalizan la matriz de Pascal y de matrices de q-enteros. También hemos estudiado la extensión de varias propiedades óptimas de las matrices de colocación de B-bases normalizadas (que en particular son matrices totalmente positivas). En particular, hemos demostrado propiedades de optimalidad de las matrices de colocación del producto tensorial de B-bases normalizadas.Si conocemos las sumas de filas y las entradas extradiagonales de una M-matriz no singular diagonal dominante con alta precisión relativa, entonces podemos calcular su inversa, determinante y valores singulares también con alta precisión relativa. Hemos buscado nuevos métodos para lograr cálculos precisos con nuevas clases de M-matrices o matrices relacionadas. Hemos propuesto una parametrización para las Z-matrices de Nekrasov con entradas diagonales positivas que puede utilizarse para calcular su inversa y determinante con alta precisión relativa. También hemos estudiado la clase denominada B-matrices, que está muy relacionada con las M-matrices. Hemos obtenido un método para calcular los determinantes de esta clase con alta precisión relativa y otro para calcular los determinantes de las matrices de B-Nekrasov también con alta precisión relativa. Basándonos en la utilización de dos matrices de escalado que hemos introducido, hemos desarrollado nuevas cotas para la norma infinito de la inversa de una matriz de Nekrasov y para el error del problema de complementariedad lineal cuando su matriz asociada es de Nekrasov. También hemos obtenido nuevas cotas para la norma infinito de las inversas de Bpi-matrices, una clase que extiende a las B-matrices, y las hemos utilizado para obtener nuevas cotas del error para el problema de complementariedad lineal cuya matriz asociada es una Bpi-matriz. Algunas clases de matrices han sido generalizadas al caso de mayor dimensión para desarrollar una teoría para tensores extendiendo la conocida para el caso matricial. Por ejemplo, la definición de la clase de las B-matrices ha sido extendida a la clase de B-tensores, dando lugar a un criterio sencillo para identificar una nueva clase de tensores definidos positivos. Hemos propuesto una extensión de la clase de las Bpi-matrices a Bpi-tensores, definiendo así una nueva clase de tensores definidos positivos que puede ser identificada en base a un criterio sencillo basado solo en cálculos que involucran a las entradas del tensor. Finalmente, hemos caracterizado los casos en los que las matrices de Toeplitz tridiagonales son P-matrices y hemos estudiado cuándo pueden ser representadas en términos de una factorización bidiagonal que sirve como parametrización para lograr cálculos con alta precisión relativa.<br /

B-Nekrasov matrices and error bounds for linear complementarity problems

The class of B-Nekrasov matrices is a subclass of P-matrices that contains Nekrasov Z-matrices with positive diagonal entries as well as B-matrices. Error bounds for the linear complementarity problem when the involved matrix is a B-Nekrasov matrix are presented. Numerical examples show the sharpness and applicability of the bounds

On the asymptotic optimality of error bounds for some linear complementarity problems

We introduce strong B-matrices and strong B-Nekrasov matrices, for which some error bounds for linear complementarity problems are analyzed. In particular, it is proved that the bounds of García-Esnaola and Peña (Appl. Math. Lett. 22, 1071–1075, 2009) and of (Numer. Algor. 72, 435–445, 2016) are asymptotically optimal for strong B-matrices and strong B-Nekrasov matrices, respectively. Other comparisons with a bound of Li and Li (Appl. Math. Lett. 57, 108–113, 2016) are performed

Šurov komplement i teorija H-matrica

This thesis studies subclasses of the class of H-matrices and their applications, with emphasis on the investigation of the Schur complement properties. The contributions of the thesis are new nonsingularity results, bounds for the maximum norm of the inverse matrix, closure properties of some matrix classes under taking Schur complements, as well as results on localization and separation of the eigenvalues of the Schur complement based on the entries of the original matrix.Докторска дисертација изучава поткласе класе Х-матрица и њихове примене, првенствено у истраживању својстава Шуровог комплемента. Оригиналан допринос тезе представљају нови услови за регуларност матрица, оцене максимум норме инверзне матрице, резултати о затворености појединих класа матрица на Шуров комплемент, као и резултати о локализацији и сепарацији карактеристичних корена Шуровог комплемента на основу елемената полазне матрице.Doktorska disertacija izučava potklase klase H-matrica i njihove primene, prvenstveno u istraživanju svojstava Šurovog komplementa. Originalan doprinos teze predstavljaju novi uslovi za regularnost matrica, ocene maksimum norme inverzne matrice, rezultati o zatvorenosti pojedinih klasa matrica na Šurov komplement, kao i rezultati o lokalizaciji i separaciji karakterističnih korena Šurovog komplementa na osnovu elemenata polazne matrice

Generalized diagonal dominance for block matrices and possibilites of its application

Ova doktorska disertacija izučava matrice zapisane u blok formi. Ona sistematizuje postojeća i predstavlja nova tvrđenja o osobinama takvih matrica, koja se baziraju na ideji generalizovane dijagonalne dominacije. Poznati rezultati u tačkastom slučaju dobra su osnova za blok generalizacije, koje su izvedene na dva različita načina, prvi zbog svoje jednostavnije primenljivosti, a drugi zbog obuhvatanja šire klase matrica na koju se rezultati odnose.This thesis is related to matrices written in their block form. It systematizes known and represents new knowledge about properties of such matrices, which is based on the idea of generalized diagonal dominance. Known results in the point case serve as a good basis for block generalization, which is done in two different ways, the first one because of its simple usability, and the other for capturing wider class of matrices which are treated

Gaussian asymptotics of discrete β\beta-ensembles

We introduce and study stochastic $N$-particle ensembles which are discretizations for general-$\beta$ log-gases of random matrix theory. The examples include random tilings, families of non-intersecting paths, $(z,w)$-measures, etc. We prove that under technical assumptions on general analytic potential, the global fluctuations for such ensembles are asymptotically Gaussian as $N\to\infty$. The covariance is universal and coincides with its counterpart in random matrix theory. Our main tool is an appropriate discrete version of the Schwinger-Dyson (or loop) equations, which originates in the work of Nekrasov and his collaborators.Comment: 54 pages, 4 figures. v2: misprint in Theorem 7.1 correcte