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这篇文章的术语表如下：
* [[最小特征值]]（smallest eigenvalue）：在给定的参数依赖的[[Hermitian 矩阵]]中，对于所有参数值，我们寻求准确且高效地近似其最小特征值λmin(µ)。
* [[Hermitian 矩阵]]（Hermitian matrix）：在复数域中，共轭转置（也称为伴随）等于自身的方阵。
* [[参数依赖特征值问题]]（parameter-dependent eigenvalue problem）：涉及特征值和特征向量依赖于参数的一类问题，这些参数可以是物理量、几何形状或其他可变因素。
* [[子空间投影]]（subspace projection）：一种减少问题规模的技术，通过将大型矩阵投影到较小的子空间来近似求解特征值问题。
* [[均匀逼近]]（uniform approximation）：在整个参数域上，对函数或算子进行逼近，使得逼近误差在整个域上都受到控制。
* [[连续紧致域]]（continuum compact domain）：在参数空间中，一个连续且紧致的区域，其中所有参数值都受到限制。
* [[线性规划]]（linear programming）：一种数学优化方法，用于在一组线性不等式约束下，找到线性目标函数的最大值或最小值。
* [[特征值扰动理论]]（eigenvalue perturbation theory）：研究当系统参数发生微小变化时，系统特征值如何变化的理论。
* [[非Hermitian 矩阵]]（non-Hermitian matrix）：不满足[[Hermitian 矩阵]]性质的矩阵，即其共轭转置不等于自身的矩阵。
* [[最小奇异值]]（smallest singular value）：矩阵的奇异值中最小的一个，奇异值是矩阵的右奇异向量和左奇异向量的模。