J.J.卡马塔。;罗萨，A.L。;安德烈亚·瓦利（Andrea M.P.Valli）。;卢西亚卡塔布里加;格雷厄姆·凯里（Graham F.Carey）。;Alvaro L.G.A.库蒂尼奥。 串行和并行自适应网格细化和粗化流解决方案中的重新排序和不完全预处理。 （英语） Zbl 1253.76090号 国际期刊数字。方法流体 69，第4期，802-823（2012）. 摘要：研究了不完全因式分解预处理Krylov子空间方法中未知项的重新排序对其收敛性的影响。特别有趣的是，当自适应网格细化和粗化（AMR/C）用于串行或分布式并行仿真时，所产生的预处理迭代解算器行为。作为代表性方案，我们考虑将常见的逆向Cuthill-Makee和商最小度算法与不完全因式分解预条件应用于CG和GMRES解算器。在并行分布的情况下，重新排序应用于块ILU预处理的局部子域，并且随着网格自适应的进行，子域被动态重新划分。使用链接到PETSc解算器库的面向对象AMR/C软件系统libMesh对典型应用程序进行了数值研究。串行测试表明，全局未知重排序和不完全因子分解预处理可以减少AMR/C计算中的迭代次数，提高串行CPU时间。并行实验表明，由于AMR/C，子域块预处理的局部重排序与动态重划分相关，导致整体处理时间减少。 引用于1文件 MSC公司： 76米25 其他数值方法（流体力学）（MSC2010） 65平方米 含偏微分方程初值和初边值问题离散方程的数值解 65F08个 迭代方法的前置条件 关键词：重新排序;ILU预处理;自适应网格细化;Krylov子空间解算器;并行实现;libMesh（libMesh）;PETSc公司 软件：PETSc公司;佐尔坦;EdgePack系列;libMesh（libMesh）;特里利诺斯;TAU公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛J.J.Camata｝等人，Int.J.Numer。方法流体69，编号40802-823（2012；Zbl 1253.76090） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Saad，稀疏线性系统的迭代方法（1996）·Zbl 1031.65047号 [2] Balay S Brown J Buschelman K Eijkhout V Gropp WD Kaushik D Knepley MG McInnes 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