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06.12.2019 | Original Paper | Ausgabe 3/2020

Numerical Algorithms 3/2020

New zeroing neural dynamics models for diagonalization of symmetric matrix stream

Zeitschrift:
Numerical Algorithms > Ausgabe 3/2020
Autoren:
Yunong Zhang, Huanchang Huang, Min Yang, Yihong Ling, Jian Li, Binbin Qiu
Wichtige Hinweise

Publisher’s note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In this paper, the problem of diagonalizing a symmetric matrix stream (or say, time-varying matrix) is investigated. To fulfill our goal of diagonalization, two error functions are constructed. By making the error functions converge to zero with zeroing neural dynamics (ZND) design formulas, a continuous ZND model is established and its effectiveness is then substantiated by simulative results. Furthermore, a Zhang et al. discretization (ZeaD) formula with high precision is developed to discretize the continuous ZND model. Thus, a new 5-point discrete ZND (DZND) model is further proposed for diagonalization of matrix stream. Theoretical analyses prove the stability and convergence of the 5-point DZND model. In addition, simulative experiments are carried out, of which the results substantiate not only the efficacy of the proposed 5-point DZND model but also its higher computational precision as compared with the conventional Euler-type and 4-point DZND models for diagonalization of symmetric matrix stream.

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