WikiEdge:ArXiv-2409.05791v1/terms

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這篇文章的術語表如下：

• 最小特徵值（smallest eigenvalue）：在給定的參數依賴的Hermitian 矩陣中，對於所有參數值，我們尋求準確且高效地近似其最小特徵值λmin(µ)。
• Hermitian 矩陣（Hermitian matrix）：在複數域中，共軛轉置（也稱為伴隨）等於自身的方陣。
• 參數依賴特徵值問題（parameter-dependent eigenvalue problem）：涉及特徵值和特徵向量依賴於參數的一類問題，這些參數可以是物理量、幾何形狀或其他可變因素。
• 子空間投影（subspace projection）：一種減少問題規模的技術，通過將大型矩陣投影到較小的子空間來近似求解特徵值問題。
• 均勻逼近（uniform approximation）：在整個參數域上，對函數或算子進行逼近，使得逼近誤差在整個域上都受到控制。
• 連續緊緻域（continuum compact domain）：在參數空間中，一個連續且緊緻的區域，其中所有參數值都受到限制。
• 線性規劃（linear programming）：一種數學優化方法，用於在一組線性不等式約束下，找到線性目標函數的最大值或最小值。
• 特徵值擾動理論（eigenvalue perturbation theory）：研究當系統參數發生微小變化時，系統特徵值如何變化的理論。
• 非Hermitian 矩陣（non-Hermitian matrix）：不滿足Hermitian 矩陣性質的矩陣，即其共軛轉置不等於自身的矩陣。
• 最小奇異值（smallest singular value）：矩陣的奇異值中最小的一個，奇異值是矩陣的右奇異向量和左奇異向量的模。