PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

In der Arbeit werden zwei Optimierungsprobleme aus dem Bereich der Matrizentheorie behandelt. Nachdem im ersten Teil dieser Arbeit beide Probleme zunächst theoretisch analysiert werden, werden im zweiten Teil numerische Verfahren zur Lösung entwickelt, die auf der iterativen Anwendung von unitären Ähnlichkeitstransformationen basieren. Das erste Problem, das als isospektrales Abstandsproblem bezeichnet wird, besteht darin, aus allen zu einer gegebenen komplexen Matrix A unitär ähnlichen Matrizen diejenigen zu bestimmen, deren Abstand zu einer komplexen Matrix B optimal ist. Das zweite Optimierungsproblem ist das der besten normalen Approximation einer beliebigen Matrix in der Frobenius-Norm.