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Euler Polynomials for the Matrix Exponential Approximation

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Euler Polynomials for the Matrix Exponential Approximation

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Alonso Abalos, JM.; Ibáñez González, JJ.; Defez Candel, E.; Alonso-Jordá, P. (2023). Euler Polynomials for the Matrix Exponential Approximation. Journal of Computational and Applied Mathematics. 425:1-15. https://doi.org/10.1016/j.cam.2023.115074

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/204238

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Metadatos del ítem

Título: Euler Polynomials for the Matrix Exponential Approximation
Autor: Alonso Abalos, José Miguel Ibáñez González, Jacinto Javier Defez Candel, Emilio Alonso-Jordá, Pedro
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Camins, Canals i Ports
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] In this work, a new method to compute the matrix exponential function by using an approximation based on Euler polynomials is proposed. These polynomials are used in combination with the scaling and squaring technique, ...[+]
Palabras clave: Matrix functions , Matrix exponential , Euler polynomials
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Journal of Computational and Applied Mathematics. (issn: 0377-0427 )
DOI: 10.1016/j.cam.2023.115074
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.cam.2023.115074
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/UPV-VIN//AYUDA PAID-11-21//Novel High-Performance Methods for the Computation of Matrix Functions and Their Applications in Engineering (HPCFUNMAT) - Nuevos métodos de Altas Prestaciones para el Cálculo de Funciones de Matrices y sus Aplicaciones en ingeniería/
info:eu-repo/grantAgreement/AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION//PID2020-113656RB-C22//COMPUTACION Y COMUNICACIONES DE ALTAS PRESTACIONES CONSCIENTES DEL CONSUMO ENERGETICO. APLICACIONES AL APRENDIZAJE PROFUNDO COMPUTACIONAL - UPV /
Agradecimientos:
Acknowledgements This work has been partially supported by Spanish Ministerio de Ciencia e Innovaci?n (Project PID2020-113656RB-C22) supported by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the Vicerrectorado de Investigaci?n ...[+]
Tipo: Artículo

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