汉斯·德·斯特克;Yang，Ulrike Meier先生;杰弗里·海斯。 降低并行代数多重网格预条件的复杂性。 （英语） Zbl 1102.65034号 SIAM J.矩阵分析。申请。 27，第4期，1019-1039（2006）. 摘要：代数多重网格（AMG）是大型非结构化稀疏线性系统的高效迭代求解器和预处理器。然而，随着问题规模的增加，AMG的传统粗化方案会导致计算复杂性增加，从而导致内存使用和执行时间增加，可伸缩性降低。提出了两种新的并行AMG粗化方案，它们完全基于强制执行最大独立集属性，从而得到更稀疏的粗网格。新的粗化技术弥补了各种大型三维（3D）问题的内存和执行时间复杂性增长。如果在AMG中用作Krylov子空间方法的预条件，则得到的迭代方法趋向于快速收敛。本文讨论了AMG中可能出现的复杂性问题，描述了新的粗化方案，并检查了各种大型3D问题的新预处理器的性能。 引用于56文件 MSC公司： 65层10 线性系统的迭代数值方法 65号55 多重网格方法；含偏微分方程边值问题的区域分解 2005年5月 并行数值计算 65英尺35英寸 矩阵范数、条件、缩放的数值计算 35J05型 拉普拉斯算子、亥姆霍兹方程（约化波动方程）、泊松方程 65号06 含偏微分方程边值问题的有限差分方法 关键词：并行粗化算法;泊松方程;有限差分法;数值示例;大型非结构化稀疏线性系统;计算复杂度;Krylov子空间方法 软件：BoomerAMG公司;2013年5月 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.De Sterck}等人，SIAM J.矩阵分析。申请。27，第4号，1019--1039（2006；Zbl 1102.65034） 全文： 内政部 链接