伊洛特

ILUT：双阈值不完全LU分解。在本文中，我们描述了一种基于结合两种启发式策略的不完全LU分解技术。这种ILUT分解扩展了通常的ILU（O）分解，而没有使用填充级别的概念。有两种传统的方法来开发不完全因子分解预条件。第一种方法使用符号因式分解方法，只使用矩阵的图将填充级别赋给每个填充元素。然后，每当引入的每个填充的填充级别超过某个阈值时，都会将其丢弃。第二类方法包括根据引入的填充的数值大小（传统上称为阈值预处理器）对给定直接解算器进行修改的技术。第一种方法对于不确定问题可能不可靠，因为它不考虑数值。第二种通常比标准的ILU（O）昂贵得多。我们提出的策略是这两个极端之间的妥协

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  12. Paludetto Magri，Victor A.；Franceschini，Andrea；Janna，Carlo:病态系统基于自适应平滑和扩展的新型代数多重网格方法（2019）
  13. Slak，J.；Kosec，Gregor:不规则区域上Cauchy-Navier方程的精化无网格局部强形式解（2019）
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  17. Chiu，Pao Hung:求解同位网格上不可压缩流的改进无散度条件补偿方法（2018）
  18. Fernández Pato，J.；Morales Hernández，M.；García-Navarro，P.：柔性网格中二维浅水流的隐式有限体积模拟（2018年）
  19. 黄卓红；黄庭柱：奇异鞍点问题GSS迭代法的半收敛性分析（2018）
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