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一种用于弹性类型张量极端M-特征值的高效内存梯度方法

An Efficient Memory Gradient Method for Extreme M-Eigenvalues of Elastic type Tensors

Chongqing Normal University(重庆师范大学)

Zhuolin Du, Yisheng Song

AI总结:

本文提出了一种高效内存梯度方法,用于计算弹性类型张量的极端M-特征值,通过无约束优化问题重构并证明了方法的全局收敛性。

摘要:

四阶分层对称张量的M-特征值在非线性弹性材料分析和量子纠缠问题中扮演着重要角色。本文聚焦于计算此类张量的极端M-特征值。为此,我们首先通过引入移位参数将M-特征值问题重新表述为一系列无约束优化问题。随后,我们开发了一种专门用于近似这些极端M-特征值的内存梯度方法。在此框架下,我们建立了所提出方法的全局收敛性。最后,全面的数值实验展示了我们方法的有效性和稳定性。

英文摘要:

M-eigenvalues of fourth order hierarchically symmetric tensors play a significant role in nonlinear elastic material analysis and quantum entanglement problems. This paper focuses on computing extreme M-eigenvalues for such tensors. To achieve this, we first reformulate the M-eigenvalue problem as a sequence of unconstrained optimization problems by introducing a shift parameter. Subsequently, we develop a memory gradient method specifically designed to approximate these extreme M-eigenvalues. Under this framework, we establish the global convergence of the proposed method. Finally, comprehensive numerical experiments demonstrate the efficacy and stability of our approach.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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