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一种基于路径覆盖的自适应多重网格方法。 (英语) Zbl 1428.65106号

摘要:我们提出了一种路径覆盖自适应代数多重网格(PC-(alpha)AMG)方法,用于求解具有加权图Laplacians的线性系统,该方法也可应用于离散化的二阶椭圆偏微分方程。PC-(α)AMG基于非光滑聚合AMG(UA-AMG)。为了将平滑误差的结构保持到粗水平,我们首先用水平集后面的路径形成顶点不相交的路径覆盖来近似平滑误差的水平集。然后通过沿路径覆盖中的路径进行匹配来形成聚集。通过这种方式,我们能够以较低的计算成本构建多级结构。提出的PC-(alpha)AMG提供了一种在迭代过程中有效重建多级层次结构的机制,并导致了一种快速非线性多级算法。传统上,UA-AMG需要更复杂的循环技术,如AMLI-循环或K-循环,但正如我们的数值结果所示,这里提出的PC-(alpha)AMG导致了一种近似最优的标准V-循环算法,用于求解具有加权图Laplacians的线性系统。一些实际图形问题的数值实验也证明了PC-(alpha)AMG的有效性和鲁棒性,特别是对于病态图。

MSC公司:

65号55 多重网格方法;含偏微分方程边值问题的区域分解
65层10 线性系统的迭代数值方法
65英尺35英寸 矩阵范数、条件、缩放的数值计算
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参考文献:

[1] S.Agarwal、K.Branson和S.Belongie,图的高阶学习,载于《第23届国际机器学习大会论文集》,美国机械学会,2006年,第17-24页。
[2] R.Blaheta,求解离散椭圆型问题的聚合过校正多级方法,J.计算。申请。数学。,24(1988),第227-239页,https://doi.org/10.1016/0377-0427(88)90355-X·Zbl 0663.65106号
[3] S.P.Borgatti、A.Mehra、D.J.Brass和G.Labianca,社会科学中的网络分析《科学》,第323页(2009年),第892-895页。
[4] A.Brandt、J.Brannick、K.Kahl和I.Livshits,引导AMG,SIAM J.科学。计算。,33(2011年),第612-632页·Zbl 1227.65120号
[5] A.Brandt、S.F.McCormick和J.W.Ruge,稀疏矩阵方程的代数多重网格(AMG),《稀疏性及其应用》,D.J.Evans主编,剑桥大学出版社,英国剑桥,1984年·Zbl 0548.65014号
[6] J.Brannick、Y.Chen、J.Kraus和L.Zikatanov,基于图中匹配的拉普拉斯代数多层预条件,SIAM J.数字。分析。,51(2013),第1805-1827页·Zbl 1281.65152号
[7] M.Brezina、R.Falgout、S.MacLachlan、T.Manteuffel、S.McCormick和J.Ruge,自适应平滑聚合\((alpha{SA})\)多重网格SIAM Rev.,47(2005),第317-346页·Zbl 1075.65042号
[8] M.Brezina、R.Falgout、S.MacLachlan、T.Manteuffel、S.McCormick和J.Ruge,自适应代数多重网格,SIAM J.科学。计算。,27(2006),第1261-1286页·兹比尔1100.65025
[9] M.M.Bronstein、J.Bruna、Y.LeCun、A.Szlam和P.Vandergheynst,几何深度学习:超越欧几里德数据,IEEE信号处理。Mag.,34(2017),第18-42页。
[10] J.Bruna、W.Zaremba、A.Szlam和Y.LeCun,图上的谱网络和局部连通网络,预印本,2013年。
[11] E.Bullmore和O.Sporns,复杂脑网络:结构和功能系统的图论分析《神经科学自然评论》。,10(2009),第186-198页。
[12] M.Cao、C.M.Pietras、X.Feng、K.J.Doroschak、T.Schaffner、J.Park、H.Zhang、L.J.Cowen和B.J.Hescott,基于扩散的蛋白质功能网络预测的新方向:信心合并途径《生物信息学》,30(2014),第i219-227页。
[13] M.Cao、H.Zhang、J.Park、N.M.Daniels、M.E.Crovella、L.J.Cowen和B.Hescott,蛋白质功能预测的距离:蛋白质相互作用网络的一种新的距离度量《公共科学图书馆综合》,第8期(2013年),e76339。
[14] C.Colley、J.Lin、X.Hu和S.Aeron,图上最小二乘问题的代数多重网格及其在hodgerank中的应用,《IEEE国际并行和分布式处理研讨会论文集》,2017年,第627-636页,https://doi.org/10.109/IPDPSW.2017.163。
[15] P.D'Ambra和P.S.Vassilevski,基于相容加权匹配的自适应粗化AMG,计算。视觉。科学。,16(2013),第59-76页·Zbl 1376.65038号
[16] T.A.Davis和Y.Hu,佛罗里达大学稀疏矩阵集合,ACM变速器。数学。软件,38(2011)·Zbl 1365.65123号
[17] Z.Galil、S.Micali和H.Gabow,求一般图中最大加权匹配的(mathcal{O}(EV\log V))算法,SIAM J.计算。,15(1986年),第120-130页·兹伯利0589.68050
[18] X.He、D.Cai和P.Niyogi,张量子空间分析《神经信息处理系统进展》,2006年,第499-506页。
[19] M.Henaff、J.Bruna和Y.LeCun,图结构数据上的深卷积网络,预印本,2015年。
[20] A.N.Hirani、K.Kalyanaraman和S.Watts,图的最小二乘排序,预印本,2011年。
[21] \AA。J.Holmgren,利用图模型分析电力网络的脆弱性《风险分析》,26(2006),第955-969页。
[22] X.Hu、P.S.Vassilevski和J.Xu,非线性amli循环多重网格的比较收敛性分析,SIAM J.数字。分析。,51(2013),第1349-1369页·Zbl 1276.65089号
[23] B.Jiang、C.Ding、J.Tang和B.Luo,基于图论-拉普拉斯塔克张量分解的图像表示与学习,IEEE传输。网络。,49(2018),第1417-1426页,https://doi.org/10.109/TCYB.2018.2802934。
[24] X.Jiang、L.-H.Lim、Y.Yao和Y.Ye,统计排序与组合霍奇理论,数学。程序。,127(2011),第203-244页·Zbl 1210.90142号
[25] H.Kim、J.Xu和L.Zikatanov,基于图匹配的对流扩散方程多重网格方法,数字。线性代数应用。,10(2003),第181-195页,https://doi.org/10.1002/nla.317。 ·Zbl 1071.65167号
[26] T.N.Kipf和M.Welling,图卷积网络半监督分类,预印本,2016年。
[27] I.Koutis、G.L.Miller和D.Tolliver,计算机视觉和图像处理问题的组合预处理和多级求解器,计算。视觉图像理解,115(2011),第1638-1646页。
[28] B.Landa和Y.Shkolnisky,可操纵图Laplacian及其在图像数据集过滤中的应用,CoRR abs/1802.018942018年·Zbl 1452.68253号
[29] J.Leskovec和A.Krevl,SNAP数据集:斯坦福大型网络数据集收集, http://snap.stanford.edu/data, (2014).
[30] R.Li、S.Wang、F.Zhu和J.Huang,自适应图卷积神经网络,预印本,2018年。
[31] J.Lin、L.Cowen、B.Hescott和X.Hu,用代数多重网格和随机投影计算图的扩散状态距离,数字。线性代数应用。,25(2018),e2156,https://doi.org/10.1002/nla.2156。 ·Zbl 1513.65077号
[32] O.E.Livne和A.Brandt,精益代数多重网格(LAMG):快速图拉普拉斯线性解算器,SIAM J.科学。计算。,34(2012年),第B499-B522页·Zbl 1253.65045号
[33] M.Luby,最大独立集问题的一种简单并行算法,SIAM J.计算。,15(1986年),第1036-1053页·Zbl 0619.68058号
[34] S.MacLachlan、T.Manteufel和S.McCormick,基于自适应约简的AMG,数字。线性代数应用。,13(2006年),第599-620页·Zbl 1174.65549号
[35] T.Manteuffel、S.McCormick、M.Park和J.Ruge,基于算子的bootstrap代数多重网格插值,数字。线性代数应用。,17(2010年),第519-537页·Zbl 1240.65115号
[36] S.Moran、I.Newman和Y.Wolfstahl,用最大总重量的顶点不相交路径覆盖图的近似算法《网络》,20(1990),第55-64页·兹比尔0689.90072
[37] A.成田、K.Hayashi、R.Tomioka和H.鹿岛,利用辅助信息的张量因子分解《数据挖掘知识发现》,25(2012),第298-324页·Zbl 1260.68341号
[38] Y.公证人,一种基于聚合的代数多重网格方法,电子。事务处理。数字。分析。,37(2010年),第123-146页·Zbl 1206.65133号
[39] O.矿石,图的弧覆盖,Ann.Mat.Pura申请。,55(1961年),第315-321页·Zbl 0103.39702号
[40] J·鲁格和K·斯图本,用代数多重网格(AMG)高效求解有限差分和有限元方程《积分和微分方程多重网格方法》,D.J.Paddon和H.Holsten主编,克拉伦登出版社,英国牛津,1985年,第169-212页·Zbl 0581.65072号
[41] J.W.Ruge,大地测量问题的代数多重网格(AMG),《国际多电网会议前期会议记录》,科罗拉多州柯林斯堡,1983年。
[42] J.W.Ruge和K.Stuében,代数多重网格,《多重网格方法应用前沿》。数学。3,SIAM,费城,1987年,第73-130页。
[43] U.Shaham、K.Stanton、H.Li、B.Nadler、R.Basri和Y.Kluger,光谱网:使用深度神经网络的光谱聚类,预印本,arXiv:1801.015872018。
[44] J.C.Urschel、X.Hu、J.Xu和L.Zikatanov,计算图Laplacians的Fiedler向量的简单级联算法,J.计算。数学。,33(2015),第209-226页·Zbl 1340.65262号
[45] P.Van、M.Brezina和J.Mandel,基于平滑聚合的代数多重网格收敛性,数字。数学。,88(2001),第559-579页·Zbl 0992.65139号
[46] P.Vaněk、J.Mandel和M.Brezina,二阶和四阶椭圆问题的光滑聚合代数多重网格《计算》,56(1996),第179-196页·兹比尔0851.65087
[47] P.S.Vassilevski,多级块分解前置条件:施普林格,纽约,2008年。基于矩阵的分析和求解有限元方程的算法,《积分和微分方程的多重网格方法》,D.J.Paddon和H.Holsten编辑,克拉伦登出版社,英国牛津,1985年,第169-212页。
[48] D.J.Watts和S.H.Strogatz,“小世界”网络的集体动态《自然》,393(1998),第440-442页·Zbl 1368.05139号
[49] J.Xu和L.Zikatanov,代数多重网格方法《数字学报》,第26期(2017年),第591-721页·Zbl 1378.65182号
[50] W.Xu和L.T.Zikatanov,图上的自适应聚合,J.计算。申请。数学。,340(2018),第718-730页,https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cam.2017.10.032。 ·Zbl 1432.65178号
[51] P.Yang、R.A.Freeman、G.J.Gordon、K.M.Lynch、S.S.Srinivasa和R.Sukthankar,移动传感器网络图连通性的分散估计与控制《自动化》,46(2010),第390-396页·Zbl 1205.93106号
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