Science computationnelle gmres

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Problèmes où le gradient conjugué fonctionne beaucoup mieux que GMRES

Je m'intéresse aux cas où le gradient conjugué fonctionne bien mieux que la méthode GMRES. En général, le CG est le choix préférable dans de nombreux cas de SPD (symétrique-positif-défini) car il nécessite moins de stockage et le taux théorique de convergence pour le CG est le double de celui …

17 linear-solver conjugate-gradient gmres

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préconditionnement d'une méthode krylov avec une autre méthode krylov

Dans une méthode comme le gmres ou le bicgstab, il pourrait être intéressant d'utiliser une autre méthode krylov comme préconditionneur. Après tout, ils sont faciles à mettre en œuvre sans matrice et dans un environnement parallèle. Par exemple, on peut utiliser quelques (disons ~ 5) itérations de bigcstab non conditionné …

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

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Meilleur choix de solveur pour un grand système symétrique clairsemé (mais pas défini positif)

Je travaille actuellement sur la résolution de très grands systèmes symétriques (mais pas définis positifs), générés par certains algorithmes. Ces matrices ont une belle densité de blocs qui peut être utilisée pour la résolution parallèle. Mais je ne peux pas décider si je dois utiliser une approche directe (comme Multi-frontale) …

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

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