菲利斯·帕帕佐普洛斯（Christos K。;George A.Gravvanis。 通用近似稀疏逆矩阵技术。 （英语） Zbl 1359.65042号 国际期刊计算。方法 11，第6号，文章ID 1350084，16页（2014）. 摘要：在过去的几十年中，显式预处理方法因其与Krylov子空间迭代方法结合求解大型稀疏线性系统的效率而引起了科学界的兴趣。显式预处理方案的有效性取决于它们与系数矩阵的逆非常接近。因此，我们提出了一种基于ILU（0）分解的通用近似稀疏逆（GenASPI）矩阵算法。与以前的专用实现不同，该方案适用于任何结构或稀疏模式的矩阵。新方案基于广义近似带状逆（Generic Approximate Banded Inverse，GenAbI），这是一种带状近似逆，与共轭梯度（Conjugate Gradient）类型方法结合使用，用于求解大型稀疏线性系统。提出的GenASPI矩阵算法基于近似逆稀疏模式，该模式由稀疏矩阵的幂导出，并使用基于GenAbI算法的修改程序进行计算。最后，讨论了适用性和实现问题，并给出了数值结果和比较结果。 引用于4文件 MSC公司： 65F08个 迭代方法的前置条件 65层50 稀疏矩阵的计算方法 关键词：稀疏线性系统;不完全因式分解;广义近似逆矩阵;近似逆稀疏模式;共轭梯度型方法 软件：GenASPI公司;BiCG选项卡 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.K.Filelis-Papadopoulos}和\textit{G.A.Gravvanis}，国际计算机杂志。方法11，第6号，文章ID 1350084，16页（2014；Zbl 1359.65042） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Axelsson O.，迭代求解方法（1996）·Zbl 0845.65011号 [2] DOI:10.1007/978-1-5041-2940-4_9·doi:10.1007/978-1-5041-2940-49 [3] 内政部：10.1137/1.9780898719505·Zbl 0958.65128号 ·doi:10.1137/1.9780898719505 [4] DOI:10.1007/978-94-011-5412-3_6·doi:10.1007/978-94-011-5412-3_6 [5] 数字对象标识码：10.1137/S106482759833913X·兹比尔0957.65023 ·doi:10.1137/S106482759833913X [6] 内政部：10.1177/10943420101500106·doi:10.1177/10943420101500106 [7] DOI:10.1093/imamat/4.3.295·Zbl 0232.65031号 ·doi:10.1093/imat/4.3.295 [8] 内政部：10.1080/00207169608804476·Zbl 1001.65521号 ·doi:10.1080/00207169608804476 [9] 数字对象标识码：10.1007/s11831-008-9026-x·Zbl 1172.65019号 ·数字对象标识代码：10.1007/s11831-008-9026-x [10] DOI:10.1002/（SICI）1099-0887（199601）12:1<21:：AID-CNM948>3.0.CO；2公里·Zbl 0842.65014 ·doi:10.1002/（SICI）1099-0887（199601）12:1<21:：AID-CNM948>3.0.CO；2公里 [11] 内政部：10.1137/S1064827594276552·Zbl 0872.65031号 ·doi:10.1137/S1064827594276552 [12] 内政部：10.1137/0614004·Zbl 0767.65037号 ·数字对象标识代码：10.1137/0614004 [13] 内政部：10.1016/0378-4754（87）90062-0·Zbl 0625.65019号 ·doi:10.1016/0378-4754（87）90062-0 [14] 内政部：10.1007/BF02238130·Zbl 0823.65033号 ·doi:10.1007/BF02238130 [15] 内政部：10.1137/0913035·Zbl 0761.65023号 ·doi:10.1137/0913035 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。