不完全左共轭梯度法及其数值表现

由于左共轭梯度算法没有短迭代公式,因而计算左共轭梯度方向的代价会随着迭代次数的增多而不断提高.为了节约存贮量、减少计算成本,有效的不完全左共轭梯度技巧显得非常必要.本文介绍两种不完全左共轭梯度的基本算法:有限内存左共轭梯度法和重开始的左共轭梯度法,并从不同角度对两种方法进行数值分析.此外,我们还给出相应的块左共轭梯度算法的不完全格式,也恰好是克服不完全左共轭梯度法中断的一个有效技巧.

一个拟极小化左共轭梯度算法及其数值表现

左共轭梯度法是求解大型稀疏线性方程组的一种新兴的Krylov子空间方法.为克服该算法数值表现不稳定、迭代中断的缺点,本文对原方法进行等价变形,得到左共轭梯度方向的另一迭代格式,给出一个拟极小化左共轭梯度算法.数值结果证实了该变形算法与原算法的相关性.