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计划松弛雅可比方法的加速:求解大型稀疏线性系统的有前途的策略。 (英语) Zbl 1453.65072号

摘要:本文的主要目的是开发两种基于调度松弛雅可比(SRJ)方法的算法[X.I.A.杨R.米塔尔同上,第274、695–708页(2014年;Zbl 1352.65113号)]用于解决大网格上椭圆偏微分方程的有限差分离散化所产生的问题。这两种算法分别是在每个SRJ迭代周期后利用Anderson混合的交替Anderson-Scheduled松弛雅可比(AASRJ)方法和在每个SRJ-迭代周期后最小化残差的最小剩余Scheduled松弛雅可布(MRSRJ)法。通过数值实验,我们表明AASRJ与SRJ方法的最优版本具有竞争力[J.E.Adsuara公司等人,同上,332、446–460(2017年;Zbl 1378.65081号)]在我们这里考虑的大多数问题中,MRSRJ在所有情况下都优于SRJ。证明了AASRJ和MRSRJ的性能。这两种方法都是解决大型稀疏线性系统的有前途的策略,同时保持了雅可比方法的简单性。

MSC公司:

65英尺10英寸 线性系统的迭代数值方法
65层50 稀疏矩阵的计算方法
35立方英尺47英寸 二阶椭圆系统

软件:

安德森
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全文: 内政部

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