낮은 순위 수정은 Krylov 방법 수렴에 어떤 영향을 줍니까?


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선형 시스템 있고 모든 적합한 Krylov 방법 (예 : CG 또는 GMRES)을 사용하여 빠르게 수렴 한다고 가정 해 봅시다 . 가 순위 이 낮은 행렬 인 경우 시스템에서 동일한 Krylov 방법 도 빠르게 수렴 됩니까 ( 에 대략 의존하는 여분의 반복 횟수가 이상적임 )?b B r ( A + B ) x = b rAx=bbBr(A+B)x=br

이러한 시스템의 예는 조밀 한 외부 제품 구조를 갖는 잘 사전 조정 된 막 탄성 및 굽힘 + 사전 조정되지 않은 공기압 조건 일 것이다.

질문 이후로 또는 전처리없이 동일 유의 랭크 인 수정 .r P A QP(A+B)Q=PAQ+PBQrPAQ

답변:


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Krylov 부분 공간이 거듭 제곱을 기반으로 하는 경우 , 대부분의 수정 순위에서 여러 번 반복하여 수렴이 지연됩니다. A T A의 거듭 제곱을 기반으로 하는 경우이 수의 최대 두 배입니다.AATA

나는 문헌에서 그러한 진술을 보지 못했습니다. 그러나 첫 번째 경우의 유효성을 확인하려면 행렬 A + U S V T 번째 Krylov 공간 , 여기서 U , Vr 열이 낮은 랭크 보정없이 해당 공간에 포함되어 있지만 이에 상응하여 더 높은 인덱스 k + r . 이것은 확인하기 간단합니다.kA+USVTU,Vrk+r


" 거듭 제곱을 바탕으로"의 의미를 설명 할 수 있습니까 ? 크릴 로프 솔버에 대한 정보를 제공한다 + B 만하지 직접. AA+BA
Geoffrey Irving

신경 쓰지 마십시오. 아마도 문제의 행렬의 힘을 의미 하므로이 경우 입니다. A+B
Geoffrey Irving

예. 이 메서드는 행렬을 매개 변수로 사용하며이 행렬은 일반적으로 로 표시됩니다 . A
Arnold Neumaier

어쩌면 더 관심이에 대한 몇 가지 요구 사항으로 식 (또는 솔루션을) 다시 할 수 X = ( E + Σ K = 1 ( - 1 B ) K ) - 1 개 B 경우 어떤 힘의 도움 B가 nilpotent 또는 작은 규범의 A - 1 B. 또한 문제 의 해결책에 대한 의존성을 인식합니다 . Bx=(E+k=1(A1B)k)A1bBA1Bundisturbed
Bastian Ebeling
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