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선형 방정식 시스템을 풀기위한 Krylov 부분 공간 방법의 수렴의 원리는 무엇입니까?
내가 이해하는 것처럼 선형 방정식 시스템을 푸는 반복적 인 방법에는 두 가지 주요 범주가 있습니다. 고정 방법 (Jacobi, Gauss-Seidel, SOR, Multigrid) Krylov Subspace 방법 (콘쥬 게이트 그라디언트, GMRES 등) 나는 대부분의 고정 방법이 푸리에 오류 모드를 반복적으로 완화 (평활)함으로써 작동한다는 것을 이해합니다. 내가 알기로, Conjugate Gradient 방법 (Krylov subspace 방법)은 …