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多右端系統(tǒng)Krylov子空間方法研究

發(fā)布時間:2019-05-06 14:36
【摘要】:在許多科學與工程應用中都會遇到求解大型稀疏的多右端線性系統(tǒng)的問題,比如:電磁場計算、半導體仿真、圖像恢復、量子動力學(QCD)等領域。近幾年來,隨著科學與計算機技術的快速發(fā)展,人們對計算精度的要求越來越高,如何高效快速地求解大型稀疏的多右端系統(tǒng),已經成為現在研究的重要方向。目前,Krylov子空間方法是求解多右端系統(tǒng)的一類最有效的投影方法,因為其具有存儲量少、計算量小等優(yōu)點,已經逐漸成為研究的熱點方向;贙rylov子空間,提出了很多方法去求解多右端線性系統(tǒng),比如塊方法、壓縮特征值方法、種子投影算法等。本文主要圍繞求解系數矩陣為對稱正定情形的多右端線性系統(tǒng)的種子投影算法。Simth,Peterson和Mittra提出的基于CG算法的種子投影方法最有效的,即就是標準的Seed CG算法,但是CG方法中舍入誤差限制了Seed CG算法對收斂性的提高。Abdel-Rehim和Morgan等人對種子CG算法做了改進,提出seeding once算法,只需要在求解第一個系統(tǒng)時進行“seeding”,不需要進行重復的“seeding”,數值實驗結果表明seeding once算法比種子CG算法有更好的收斂。本文基于seeding once算法提出一種新型的種子投影算法,通過改進“seeding”之后多右端系統(tǒng)的初始解來減小誤差,實驗結果表明了算法的有效性。本文給出了求解多右端線性系統(tǒng)的研究現狀,介紹了對于求解系數矩陣為對稱正定情形的多右端線性系統(tǒng)的相關算法,包括Init CG算法、Aug CG算法、Multiple seeding算法、seeding once算法,并分析相關算法之間的區(qū)別和聯系。最后基于seeding once算法給出了一種新型的種子投影算法—Improved seeding once算法,這個方法融合了Erhel和Guyomarc'h在2000年提出改進多右端向量系統(tǒng)的初始解和對應的初始殘量的技術,較好地提高了收斂速度,并減少了求解計算時間,最后數值實驗驗證了Improved seeding once算法的有效性。
[Abstract]:......
【學位授予單位】:電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:O241.6

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本文編號:2470251

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