Scienza computazionale gmres

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Problemi in cui il gradiente coniugato funziona molto meglio di GMRES

Sono interessato ai casi in cui il gradiente coniugato funziona molto meglio del metodo GMRES. In generale, CG è la scelta preferibile in molti casi di SPD (simmetrico-positivo-definito) perché richiede meno memoria e il limite teorico al tasso di convergenza per CG è il doppio di quello GMRES. Ci sono …

17 linear-solver conjugate-gradient gmres

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precondizionare un metodo krylov con un altro metodo krylov

In metodi come gmres o bicgstab potrebbe essere attraente usare un altro metodo krylov come precondizionatore. Dopotutto sono facili da implementare in modo privo di matrice e in un ambiente parallelo. Ad esempio, un coul usa alcune (diciamo ~ 5) iterazioni di bigcstab non condizionate come precondizionatore per gmres, o …

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

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La migliore scelta di solutore per un sistema simmetrico (ma non definito positivo) di grandi dimensioni

Attualmente sto lavorando alla risoluzione di sistemi simmetrici molto grandi (ma non definiti positivi), generati da alcuni algoritmi. Queste matrici hanno una bella scarsità di blocchi che può essere utilizzata per la risoluzione parallela. Ma non posso decidere se dovrei usare un approccio diretto (come Multi-frontale) o iterativo (GMRES o …

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

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