Minimization of norms and logarithmic norms by diagonal similarities

It is a commonly occurring problem to find good norms · or logarithmic norms (·) for a given matrix in the sense that they should be close to respectively the spectral radius (A) and the spectral abscissa (A). Examples may be the certification thatA is convergent, i.e. (A)A<1 or stable, i.e. (A)(A)<0. Often the ordinary norms do not suffice and one would like to try simple modifications of them such as using an ordinary norm for a diagonally transformed matrix. This paper treats this problem for some of the ordinary norms.

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Minimisierung von Normen und Logarithmischen Normen durch Diagonale Transformationen

Zusammenfassung Ein oft vorkommendes praktisches Problem ist die Konstruktion von guten Normen · und logarithmischen Normen (·) für eine gegebene MatrixA. Mit gut wird dann verstanden, daß A den Spektralradius (A)=max |₁| und (A) die Spektralabszisse (A)=max Re _i gut approximieren. Beispiele findet man für konvergente Matrizen wo (A)A<1 gewünscht ist, und für stabile Matrizen wo (A)(A)<0 zu zeigen ist. Wir untersuchen hier, wie weit man mit Diagonaltransformationen und dengewöhnlichsten Normen kommen kann.