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通过稀疏迭代近似逆预条件。 (英语) Zbl 0922.65034号

作者考虑了求给定矩阵(A)的逆(A^{-1})的近似逆预条件(M)的迭代方法。迭代方法旨在使泛函最小化\[F(M):=I-上午\]在所有(n次n)-矩阵的空间上,其中()表示Frobenius范数,(2)是(mathbb{R}^n)中的欧几里德模,(e_j)和(m_j)分别是单位矩阵(I)和矩阵(m)的第(j)列。作者提出并分析了几种迭代方法(牛顿、MR、GMRES),并进行了一些修改(迭代或搜索方向的数值下降、自预处理等)。从著名的Harwell Boeing集合和流体动力学分析包FIDAP生成的矩阵中选取的几个示例,对不同的技术进行了数值比较。

MSC公司:

65层35 矩阵范数、条件、缩放的数值计算
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
2005年5月 并行数值计算
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