Je veux résoudre un problème non linéaire avec des contraintes d'égalité non linéaires et j'utilise un lagrangien augmenté avec un terme de régularisation de pénalité qui, comme on le sait, gâche le numéro de condition de mes systèmes linéarisés (à chaque itération de Newton, je veux dire) . Plus le …
Les méthodes Jacobian-Free Newton-Krylov (JFNK), et les méthodes Krylov en général, peuvent être très utiles car elles ne nécessitent pas le stockage explicite ou la construction d'une matrice, uniquement les résultats des produits matriciels-vectoriels. Si vous formez réellement le système clairsemé, il existe de nombreux préconditionneurs pour vous. Qu'est-ce qui …
Y a-t-il un espoir de résoudre efficacement le système linéaire suivant avec une méthode itérative? A∈Rn×n,x∈Rn,b∈Rn, with n>106A∈Rn×n,x∈Rn,b∈Rn, with n>106A \in \mathbb{R}^{n \times n}, x \in \mathbb{R}^n, b \in \mathbb{R}^n \text{, with } n > 10^6 Ax=bAx=bAx=b avec , où Δ est une matrice très clairsemée avec quelques diagonales, résultant …
Étant donné le système où , j'ai lu que, dans le cas où l'itération Jacobi est utilisée comme solveur, la méthode ne convergera pas si a un non-zéro composant dans l'espace nul de . Alors, comment pourrait-on déclarer formellement que, à condition que ait une composante non nulle couvrant l'espace …
Veuillez lister le paquet Python (petsc4py, etc ...) et les solveurs directs clairsemés qu'il prend en charge. Une réponse (wiki communautaire) par paquet, s'il vous plaît.
dans matlab, linsolve et mldivide sont utilisés pour résoudre un système d'équations linéaires, dans tous les cas déterminés, surdéterminés et sous-déterminés. En lisant leurs documents, je me demandais quelles sont les différences entre eux? Utilisent-ils presque les mêmes algorithmes de factorisation matricielle et de triangularisation dans les trois cas? Si …
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) …
Je veux savoir lesquels des solveurs linéaires classiques (par exemple Gauss-Seidel, Jacobi, SOR) sont garantis pour converger pour le problème où A est positif semi défini et bien sûr b ∈ i m ( A )A x = bUNEX=bAx=bUNEUNEAb ∈ i m ( A )b∈jem(UNE)b \in im(A) (L'avis est semi-défini …
J'ai déjà développé une solution de travail de la méthode des éléments finis pour résoudre les problèmes de transfert de chaleur en utilisant GPU et OpenCL en utilisant la méthode Conjugate Gradient. Le principal inconvénient de cette méthode est une forte demande de mémoire. De plus, dans le cas de …
Je suis très intéressé par l'optimisation de la résolution de systèmes linéaires pour les petites matrices (10x10), parfois appelées minuscules matrices. Existe-t-il une solution prête à cela? La matrice peut être supposée non singulière. Ce solveur doit être exécuté plus de 1 000 000 de fois en microsecondes sur un …
Je recherche une solution explicite rapide (oserais-je dire optimale?) Au problème réel linéaire 3x3, , A ∈ R 3 × 3 , b ∈ R 3 . Ax=bAx=b\mathbf{A}\mathbf{x} = \mathbf{b}A∈R3×3,b∈R3A∈R3×3,b∈R3\mathbf{A} \in \mathbf{R}^{3 \times 3}, \mathbf{b} \in \mathbf{R}^{3} La matrice est générale, mais proche de la matrice d'identité avec un numéro …
Y a-t-il une règle empirique simple pour dire s'il vaut la peine de faire le SOR au lieu de Gauss-Seidel? (et manière possible d'estimer le paramètre de réallocation )ωω\omega Je veux dire juste en regardant la matrice , ou la connaissance d' un problème particulier que la matrice représente? Je …
J'ai l'intention de résoudre Ax = b où A est une matrice carrée ou rectangulaire complexe, clairsemée, asymétrique et très mal conditionnée (nombre de conditions ~ 1E + 20). J'ai pu résoudre le système avec ZGELSS dans LAPACK avec précision. Mais à mesure que les degrés de liberté dans mon …
J'ai besoin de résoudre Ax = b, mais je me rends compte que même s'il est rare, le stockage des coefficients matriciels de mon problème prendra trop de mémoire. Alors maintenant, j'envisage d'utiliser une méthode sans matrice, car les mêmes coefficients apparaissent beaucoup de temps dans la matrice, donc je …
La plupart de mes programmes sont des codes de recherche uniques en C pour mon propre usage. Je n'ai jamais distribué de code à des collaborateurs proches. J'ai développé un algorithme que je publie dans une revue scientifique. Je veux fournir le code source et peut-être le code exécutable dans …
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