scholarly journals Parallel Generalized Real Symmetric-Definite Eigenvalue Problem

Author(s):  
James S. Sims ◽  
María Belén Ruiz

A computationally fast Fortran 90+ quadruple precision portable parallel GRSDEP (generalized real symmetric-definite eigenvalue problem) package suitable for large (80,000 x 80,000 or greater) dense matrices is discussed in this paper.

2006 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
pp. 13-32 ◽  
Author(s):  
B. Bandyrskii ◽  
I. Lazurchak ◽  
V. Makarov ◽  
M. Sapagovas

The paper deals with numerical methods for eigenvalue problem for the second order ordinary differential operator with variable coefficient subject to nonlocal integral condition. FD-method (functional-discrete method) is derived and analyzed for calculating of eigenvalues, particulary complex eigenvalues. The convergence of FD-method is proved. Finally numerical procedures are suggested and computational results are schown.


2018 ◽  
Vol 2018 (1) ◽  
pp. 146-154
Author(s):  
D.G. Rakhimov ◽  
◽  
Sh.M. Suyarov ◽  

2013 ◽  
Vol 31 (4) ◽  
pp. 619 ◽  
Author(s):  
Luiz Eduardo Soares Ferreira ◽  
Milton José Porsani ◽  
Michelângelo G. Da Silva ◽  
Giovani Lopes Vasconcelos

ABSTRACT. Seismic processing aims to provide an adequate image of the subsurface geology. During seismic processing, the filtering of signals considered noise is of utmost importance. Among these signals is the surface rolling noise, better known as ground-roll. Ground-roll occurs mainly in land seismic data, masking reflections, and this roll has the following main features: high amplitude, low frequency and low speed. The attenuation of this noise is generally performed through so-called conventional methods using 1-D or 2-D frequency filters in the fk domain. This study uses the empirical mode decomposition (EMD) method for ground-roll attenuation. The EMD method was implemented in the programming language FORTRAN 90 and applied in the time and frequency domains. The application of this method to the processing of land seismic line 204-RL-247 in Tacutu Basin resulted in stacked seismic sections that were of similar or sometimes better quality compared with those obtained using the fk and high-pass filtering methods.Keywords: seismic processing, empirical mode decomposition, seismic data filtering, ground-roll. RESUMO. O processamento sísmico tem como principal objetivo fornecer uma imagem adequada da geologia da subsuperfície. Nas etapas do processamento sísmico a filtragem de sinais considerados como ruídos é de fundamental importância. Dentre esses ruídos encontramos o ruído de rolamento superficial, mais conhecido como ground-roll . O ground-roll ocorre principalmente em dados sísmicos terrestres, mascarando as reflexões e possui como principais características: alta amplitude, baixa frequência e baixa velocidade. A atenuação desse ruído é geralmente realizada através de métodos de filtragem ditos convencionais, que utilizam filtros de frequência 1D ou filtro 2D no domínio fk. Este trabalho utiliza o método de Decomposição em Modos Empíricos (DME) para a atenuação do ground-roll. O método DME foi implementado em linguagem de programação FORTRAN 90, e foi aplicado no domínio do tempo e da frequência. Sua aplicação no processamento da linha sísmica terrestre 204-RL-247 da Bacia do Tacutu gerou como resultados, seções sísmicas empilhadas de qualidade semelhante e por vezes melhor, quando comparadas as obtidas com os métodos de filtragem fk e passa-alta.Palavras-chave: processamento sísmico, decomposição em modos empíricos, filtragem dados sísmicos, atenuação do ground-roll.


2020 ◽  
Vol 0 (0) ◽  
Author(s):  
Anup Biswas ◽  
Prasun Roychowdhury

AbstractWe study the generalized eigenvalue problem in {\mathbb{R}^{N}} for a general convex nonlinear elliptic operator which is locally elliptic and positively 1-homogeneous. Generalizing [H. Berestycki and L. Rossi, Generalizations and properties of the principal eigenvalue of elliptic operators in unbounded domains, Comm. Pure Appl. Math. 68 2015, 6, 1014–1065], we consider three different notions of generalized eigenvalues and compare them. We also discuss the maximum principles and uniqueness of principal eigenfunctions.


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