ОМНЖурнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics

  • ISSN (Print) 0044-4669
  • ISSN (Online) 3034-533

К-ОПТИМАЛЬНЫЕ ПРЕДОБУСЛАВЛИВАТЕЛИ НА ОСНОВЕ ПРИБЛИЖЕНИЯ ОБРАТНЫХ МАТРИЦ

Код статьи
S3034533S0044466925070063-1
DOI
10.7868/S303453325070063
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том 65 / Номер выпуска 7
Страницы
1143-1155
Аннотация
Рассматривается задача построения предобуславливателей специального вида для решения систем линейных алгебраических уравнений. Предложен новый подход к построению предобуславливателей, основанный на минимизации K-числа обусловленности для матрицы AP, где A — исходная матрица системы, P — предобуславливатель. Доказано, что для циркулянтных матриц такой подход эквивалентен построению оптимального циркулянта Чэна для обратной матрицы. Проведены численные эксперименты на серии тестовых задач с тёплицевыми матрицами, показывающие, что предложенный подход позволяет существенно уменьшить число итераций метода сопряженных градиентов по сравнению с классическим подходом. Полученные результаты открывают новые возможности для построения эффективных предобуславливателей в других классах матриц.
Ключевые слова
предобуславливатели циркулянтные матрицы K-оптимальность
Дата публикации
23.04.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
15

Библиография

  1. 1. Häusner P., Juscafresa A.N., Sjölund J. Learning incomplete factorization preconditioners for GMRES // arXiv preprint arXiv:2409.08262, 2024.
  2. 2. Häusner P., Öktem O., Sjölund J. Neural incomplete factorization: learning preconditioners for the conjugate gradient method // arXiv preprint arXiv:2305.16368, 2023.
  3. 3. Trifonov V., Rudikov A., Iliev O., Oseledets I., Muravleva E. Learning from linear algebra: A graph neural network approach to preconditioner design for conjugate gradient solvers // arXiv preprint arXiv:2405.15557, 2024.
  4. 4. Katrutsa A., Daulbaev T., Oseledets I. Black-box learning of multigrid parameters // J. Comput. Appl. Math. 2020. V. 368. P. 112524.
  5. 5. Gelfand I. Normierte Ringe // Marew. c6. 1941. Т. 9. № 1. С. 3–24.
  6. 6. Kozyakin V.S. On accuracy of approximation of the spectral radius by the Gelfand formula // Linear Algebra Appl. 2009. V. 431. № 11. Р. 2134–2141.
  7. 7. Hutchinson M.F. Astochastic estimator of the trace of the influence matrix for Laplacian smoothing splines // Comm. Statist. Simulation Comput. 1989. V. 18. № 3. Р. 1059–1076.
  8. 8. Chan R.H.F., Jin X.Q. An introduction to iterative Toeplitz solvers // SIAM, 2007.
  9. 9. Chan T.F. An optimal circulant preconditioner for Toeplitz systems // SIAM J. Sci. Stat. Comput. 1988. V. 9. № 4. Р. 766–771.
  10. 10. Tyrhyshnikov E.E. Optimal and superoptimal circulant preconditioners // SIAM J. Matrix Anal. Appl. 1992. № 13. № 2. Р. 459–473.
  11. 11. Kaporin I.E. New convergence results and preconditioning strategies for the conjugate gradient method // Numer. Linear Algebra Appl. 1994. V. 1. № 2. P. 179–210.
  12. 12. Kaporin I. Superlinear convergence in minimum residual iterations // Numer. Linear Algebra Appl. 2005. V. 12. № 5–6. P. 453–470.
  13. 13. Kaporin I.E. Preconditioning of the method of conjugate gradients for solving discrete analogues of differential problems // Differ. Uravn. 1990. V. 26. № 7. P. 1225–1236.
  14. 14. Serra Capizzano S., Tyryshnikov E.E. Any circulant-like preconditioner for multilevel matrices is not superlinear // SIAM J. Matrix Anal. Appl. 2000. V. 21. № 2. P. 431–439.
  15. 15. Kanopuu H.E. Использование полиномов Чебышёва и приближенного обратного треугольного разложения для предобусловливания метода сопряженных градиентов // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2012. Т. 52. № 2. С. 179–204.
  16. 16. Kanopuu H.E., Munoocoa O.IO. Неполное обратное треугольное разложение в параллельных алгоритмах предобусловленного метода сопряженных градиентов // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2017. С. 37–28.
  17. 17. Oseledets I., Tyryshnikov E. A unifying approach to the construction of circulant preconditioners // Linear Algebra Appl. 2006. V. 418. № 2–3. P. 435–449.
  18. 18. Tilli P. A note on the spectral distribution of Toeplitz matrices // Linear Multilinear Algebra. 1998. V. 45. № 2–3. P. 147–159.
  19. 19. Tyryshnikov E.E. A unifying approach to some old and new theorems on distribution and clustering // Linear Algebra Appl. 1996. V. 232. P. 1–43.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека