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对重排序算法进行评估,以降低不完全Cholesky共轭梯度法的计算成本。 (英语) 兹伯利1416.65083

摘要:本文研究在计算不完全Cholesky因式分解之前应用带宽和剖面缩减重排序算法,并将其用作共轭梯度法的预条件。自20世纪60年代中期以来,人们提出了数百种重新排序算法来解决带宽和剖面缩减问题。在以前的出版物中,对带宽和/或轮廓减少的大量启发式方法进行了审查。根据这一经验,13种启发式被选为最有前途的方法。本文对这些进行了评估,并提出了宽度优先搜索程序的变体。数值结果证实了这种改进的重排序算法对特定应用领域衍生的线性系统的有效性。此外,在降低不完全Cholesky共轭梯度法的计算成本时,确定了几个应用领域最有希望的启发式算法。

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65层10 线性系统的迭代数值方法
65层50 稀疏矩阵的计算方法
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