«gmres» 태그된 질문

Conjugate gradient가 GMRES 방법보다 훨씬 우수한 경우에 관심이 있습니다. 일반적으로 CG는 저장이 덜 필요하고 CG에 대한 수렴 률에 대한 이론적 경계가 GMRES의 두 배이기 때문에 많은 SPD (대칭-양의-정의) 경우에 선호됩니다. 그러한 비율이 실제로 관찰되는 데 문제가 있습니까? GMRES가 동일한 수의 spmvs (희소 한 행렬-벡터 곱셈)에 대해 CG에 비해 성능이 우수하거나 …

17 linear-solver  conjugate-gradient  gmres 

gmres 또는 bicgstab과 같은 방법에서는 다른 전제 조건으로 다른 krylov 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 결국 매트릭스없는 방식과 병렬 환경에서 쉽게 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 coul은 gmres 또는 다른 krylov 방법의 조합으로 사전 조건이 지정되지 않은 bigcstab을 몇 번 (~ 5 번) 반복합니다. 나는 문학에서 그러한 접근법에 대한 언급이 …

13 linear-algebra  linear-solver  preconditioning  krylov-method  gmres 

현재 일부 특정 알고리즘에 의해 생성 된 매우 큰 대칭 (그러나 양의 한정이 아닌) 시스템을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 이 행렬에는 병렬 해결에 사용할 수있는 훌륭한 블록 희소성이 있습니다. 그러나 직접 접근 방식 (예 : 다중 정면) 또는 반복적 접근 방식 (사전 조건 GMRES 또는 MINRES)을 사용 해야하는지 결정할 수 …

10 parallel-computing  linear-solver  sparse-matrix  linear-system  gmres