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基于非对称约简的代数多重网格。 (英语) 兹比尔1436.65027

摘要:代数多重网格(AMG)通常是对称正定(SPD)线性系统的有效求解器,该系统由一般椭圆偏微分方程离散化或抛物线偏微分方程的空间离散化而成。然而,收敛理论和AMG的大多数变体都依赖于(A)是SPD。在大规模科学模拟中经常出现的双曲偏微分方程对AMG以及其他快速线性解算器来说仍然是一个挑战,部分原因是由此产生的线性系统通常高度非对称。在这里,为非对称的、基于归约的AMG开发了一个新的收敛框架,并导出了误差和残差的\(\ell^2)-收敛的充分条件。特别是,经典的多重网格近似特性与基于约简的度量相联系,为非对称、基于约简AMG开发了一个稳健的框架。然后,具有块三角形结构的矩阵被认为适合于约简型算法,基于Neumann逼近理想约束AIR的概念,发展了一种基于约化的AMG方法,用于双曲偏微分方程的迎风离散\(n)AIR可以看作是先前工作中引入的局部AIR的变体,特别是具有三角形结构的目标矩阵。尽管AIR的通用性不如AIR,但对于高连接性问题,AIR的设置时间可能会大大加快\(n)对于非结构化网格和高达6阶有限元的间断逆风离散化,AIR是一种有效且可扩展的稳态输运求解器,与现有AMG方法相比有了显著改进\(n)AIR也被证明对由曲线有限元和人工扩散产生的几类“近似三角形”矩阵有效。

MSC公司:

65F08个 迭代方法的前置条件
65层10 线性系统的迭代数值方法
65N22型 含偏微分方程边值问题离散方程的数值解
65号55 多重网格方法;含偏微分方程边值问题的区域分解
35L02型 一阶双曲方程
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