We propose using greedy and randomized Kaczmarz inner-iterations as preconditioners for the right-preconditioned flexible GMRES method to solve consistent linear systems, with a parameter tuning strategy for adjusting the number of inner iterations and the relaxation parameter. We also present theoretical justifications of the right-preconditioned flexible GMRES for solving consistent linear systems. Numerical experiments on overdetermined and underdetermined linear systems show that the proposed method is superior to the GMRES method preconditioned by NE-SOR inner iterations in terms of total CPU time.


翻译:我们建议使用贪婪和随机化的卡茨马尔兹内部标准作为先决条件,采用正确前提条件的灵活GMRES方法解决一致线性系统,并采用参数调整战略来调整内部迭代和放松参数的数量,我们还提出以正确前提条件的灵活GMRES解决一致线性系统的理论理由,对定额过高和定额不足的线性系统的数值实验表明,拟议的方法优于以NE-SOR内部迭代为先决条件的GMRES方法,在CPU总时间方面,该方法以NE-SOR内部迭代为先决条件。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
121+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年8月19日
视频理解 S3D,I3D-GCN,SlowFastNet, LFB
极市平台
7+阅读 · 2019年1月31日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
18+阅读 · 2018年2月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月13日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月8日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年8月19日
视频理解 S3D,I3D-GCN,SlowFastNet, LFB
极市平台
7+阅读 · 2019年1月31日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
18+阅读 · 2018年2月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员