×

一致线性系统的Kaczmarz型内迭代预处理柔性GMRES方法。 (英语) Zbl 1490.65049号

摘要:我们建议使用贪婪和随机的Kaczmarz内迭代作为右预条件柔性GMRES方法的预条件,以求解一致线性系统,并使用参数调整策略调整内迭代次数和松弛参数。我们还提出了右条件柔性GMRES用于求解一致线性系统的理论证明。在超定和欠定线性系统上的数值实验表明,就总CPU时间而言,所提出的方法优于通过NE-SOR内迭代预处理的GMRES方法。

MSC公司:

65层10 线性系统的迭代数值方法
65F08个 迭代方法的前置条件
65层20 超定系统伪逆的数值解
65层50 稀疏矩阵的计算方法
15A06号 线性方程组(线性代数方面)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] R.Ansorge,Cimmino-method和Kaczmarz方法之间的联系,用于求解奇异和正则方程组,《计算》,33(1984),第367-375页·Zbl 0537.65027号
[2] H.Avron、P.Maymounkov和S.Toledo,Blendenpik:增压LAPACK的最小二乘解算器,SIAM J.Sci。计算。,32(2010年),第1217-1236页·Zbl 1213.65069号
[3] Z.-Z.Bai和X.-G.Liu,关于Meany不等式及其在几种行操作迭代方法收敛性分析中的应用,Numer。数学。,124(2013),第215-236页·Zbl 1306.15015号
[4] Z.-Z.Bai和W.-T.Wu,关于随机Kaczmarz方法的收敛速度,线性代数应用。,553(2018),第252-269页·Zbl 1391.65063号
[5] Z.-Z.Bai和W.-T.Wu,关于求解大型稀疏线性系统的贪婪随机Kaczmarz方法,SIAM J.Sci。计算。,40(2018年),第A592-A606页·Zbl 1383.65024号
[6] Z.-Z.Bai和W.-T.Wu,关于求解大型稀疏线性系统的松弛贪婪随机Kaczmarz方法,应用。数学。莱特。,83(2018),第21-26页·Zbl 1524.65191号
[7] Z.-Z.Bai和W.-T.Wu,关于求解大型线性最小二乘问题的贪婪随机坐标下降法,Numer。线性代数应用。,26(2019),第1-15页·Zbl 1449.65128号
[8] Z.-Z.Bai和W.-T.Wu,关于求解大型稀疏超定不相容线性系统的部分随机扩展Kaczmarz方法,线性代数应用。,578(2019),第225-250页·Zbl 1420.65028号
[9] \AA。Bjoörck和T.Elfving,计算线性方程组伪逆解的加速投影方法,BIT,19(1979),第145-163页·Zbl 0409.65022号
[10] C.Byrne,《信号处理和图像重建中一些迭代算法的统一处理》,《反问题》,20(2003),第103-120页·Zbl 1051.65067号
[11] C.L.Byrne,《应用迭代方法》,A K Peters,马萨诸塞州韦尔斯利,2008年·兹比尔1140.65001
[12] Y.Censor,大型和稀疏系统的行操作方法及其应用,SIAM Rev.,23(1981),第444-466页·Zbl 0469.65037号
[13] Y.Censor,块迭代方法在医学成像和放射治疗中的并行应用,数学。程序。,42(1988),第307-325页·Zbl 0658.90099号
[14] S.S.Chen、D.L.Donoho和M.A.Saunders,《基追踪的原子分解》,SIAM Rev.,43(2001),第129-159页·Zbl 0979.94010号
[15] E.J.Craig,《N步迭代程序》,J.Math。物理。,34(1955年),第64-73页·Zbl 0065.10901号
[16] Y.Cui、K.Morikuni、T.Tsuchiya和K.Hayami,基于Krylov子空间迭代求解器的LP内点方法的实现,带迭代预处理,计算。最佳方案。申请。,74(2019),第143-176页·兹比尔1427.90289
[17] T.A.Davis和Y.Hu,佛罗里达大学稀疏矩阵收集,ACM Trans。数学。软质。,38(2011),第1-25页·Zbl 1365.65123号
[18] P.P.B.Eggermont、G.T.Herman和A.Lent,大型分区线性系统的迭代算法及其在图像重建中的应用,线性代数应用。,40(1981年),第37-67页·Zbl 0466.65021号
[19] J.M.Elble、N.V.Sahinidis和P.Vouzis,用Kaczmarz和线性系统的其他迭代算法进行GPU计算,并行计算。,36(2010年),第215-231页·兹比尔1204.68260
[20] A.Galaíntai,投影仪和投影方法,Kluwer学术出版社,马萨诸塞州诺维尔,2004年·Zbl 1055.65043号
[21] K.Hayami、J.-F.Yin和T.Ito,最小二乘问题的GMRES方法,SIAM J.矩阵分析。申请。,31(2010年),第2400-2430页·Zbl 1215.65071号
[22] M.R.Hestenes和E.Stiefel,《求解线性系统的共轭梯度方法》,《自然科学研究杂志》。《标准》,49(1952),第409-436页·Zbl 0048.09901号
[23] J.T.Holodnak和I.C.F.Ipsen,Gram矩阵的随机近似:精确计算和概率界,SIAM J.矩阵分析。申请。,36(2015),第110-137页·兹比尔1330.65061
[24] S.Kaczmarz,Angena¨herte Auflo¨sung von Systemen Linearer Gleichungen,公牛。国际学术界。波隆。科学。莱特。A.,(1937年),第355-357页·兹标0017.31703
[25] X.Meng,M.A.Saunders和M.W.Mahoney,LSRN:强超定或欠定系统的并行迭代求解器,SIAM J.Sci。计算。,36(2014年),第C95-C118页·Zbl 1298.65053号
[26] K.Morikuni,奇异线性系统的多步矩阵分裂迭代预处理,数值。《算法》,75(2017),第457-475页·Zbl 1370.65014号
[27] K.Morikuni和K.Hayami,最小二乘问题的内迭代Krylov子空间方法,SIAM J.矩阵分析。申请。,34(2013),第1-22页·Zbl 1269.65039号
[28] K.Morikuni和K.Hayami,秩亏最小二乘问题内迭代GMRES方法的收敛性,SIAM J.矩阵分析。申请。,36(2015),第225-250页·Zbl 1315.65041号
[29] C.C.Paige和M.A.Saunders,稀疏不定线性方程组的解,SIAM J.Numer。分析。,12(1975年),第617-629页·Zbl 0319.65025号
[30] F.Pasqualetti、R.Carli和F.Bullo,《通过迭代投影的分布式估计及其在电网监测中的应用》,Automatica,48(2012),第747-758页·Zbl 1246.93108号
[31] C.Popa,Kaczmarz型算法的收敛速度,数值。《算法》,79(2018),第1-17页·Zbl 1398.65049号
[32] V.Rokhlin和M.Tygert,超定线性最小二乘回归的快速随机算法,Proc。国家。阿卡德。科学。美国,105(2008),第13212-13217页·Zbl 1513.62144号
[33] Y.Saad,一种灵活的内外预处理GMRES算法,SIAM J.Sci。计算。,14(1993),第461-469页·Zbl 0780.65022号
[34] Y.Saad,《稀疏线性系统的迭代方法》,第2版,SIAM,费城,2003年·Zbl 1031.65046号
[35] Y.Saad和M.H.Schultz,GMRES:求解非对称线性系统的广义最小残差算法,SIAM J.Sci。统计计算。,7(1986年),第856-869页·Zbl 0599.65018号
[36] R.Southwell,《工程科学中的松弛方法》,牛津大学出版社,牛津,1940年·JFM 66.1295.01号
[37] T.Strohmer和R.Vershynin,指数收敛线性系统的随机化求解器,收录于《近似、随机化和组合优化、算法和技术学报》,2006年,第499-507页·Zbl 1155.65323号
[38] T.Strohmer和R.Vershynin,指数收敛的随机Kaczmarz算法,J.Fourier Ana。申请。,15(2009),第262-278页·Zbl 1169.68052号
[39] K.Tanabe,解奇异线性方程组的投影法及其应用,数值。数学。,17(1971),第203-214页·Zbl 0228.65032号
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。