解非对称线性方程组的不完全广义最小残量法

研究了求解大规模非对称线性方程组常用的广义最小残量法 (GMRES)的截断版本———不完全广义最小残量法 (IGMRES)的收敛性 .该方法基于Krylov向量的不完全正交化 ,从而在Krylov子空间上求出一个近似的或拟最小残量解 .理论结果和数值实验证明 ,当由不完全正交化生成的Krylov子空间的基向量强线性无关时 ,IGMRES完全可以同GMRES相比并经常更有效 .同时 ,建立了不完全正交化方法 (IOM)和IGMRES的残量范数之间的关系式 .

基于预处理广义极小残量法的大地电磁正演计算

有限单元法求解大地电磁正演问题,会形成大型稀疏的带状复系数矩阵方程组,其条件数大,易造成病态矩阵,求解极困难.为此,采用每步迭代都具有最优性的广义极小残量法(Generalized Minimal Residual)求解;但是,每步迭代的计算量和存储量都线性增长,造成迭代收敛速度慢,因此,引入不完全LU分解预处理技术以降低矩阵的条件数,加快广义极小残量法的收敛速度.通过二维模型和层状介质模型的电磁响应的计算表明,基于预处理广义最小残量法精确而稳定.

求解大型非对称线性方程组的不完全广义最小向后扰动法

本文给出了求解大型非对称线性方程组的广义最小向后扰动法(GMBACK)的截断版本——不完全广义最小向后扰动法(IGMBACK).该方法基于Krylov向量的不完全正交化,从而在Krylov子空间上求出一个近似的或者拟最小向后扰动解.本文对新算法IGMBACK做了一些理论研究,包括算法的有限终止、解的存在性和唯一性等方面的研究;且给出了IGMBACK的执行.数值实验表明:IGMBACK通常比GMBACK和广义最小残量法(GMRES)更有效;且IGMBACK和GMBACK经常比GMRES收敛得更好.特殊地,如果系数矩阵是敏感矩阵,且方程组右侧的向量平行于系数矩阵的最小奇异值对应的左奇异向量时,重新开始的GMRES不一定收敛,而IGMBACK和GMBACK一般收敛,且比GMRES收敛得更好.

GMRES算法的收敛分析与实现

一般情况下,GMRES算法收敛速度较慢,为了提高GMRES算法的加速收敛速度,使用预处理技术以加快算法收敛,本文分析了GMRES算法的加速收敛现象并实现之。

GMRES及变型方法在水动力分析中的应用

为了提高时域水动力分析的计算效率,基于三维常数Rankine源建立了时域水动力模型,研究了广义最小残量(GMRES)算法及其变型方法在时域水动力模型求解的适用性.以三维圆柱为研究对象,计算其在不同垂荡强迫震荡频率下的辐射力,通过计算结果对比,研究了GMRES方法的在基于Rankine源的时域水动力计算上的适用性.在此基础上,研究了变型算法重启GMRES方法和简单重启GMRES方法的计算精度和计算效率,并针对计算过程中出现的计算不收敛问题,提出了线性方程右端项单位化优化方法.研究表明:优化后的简单重启GMRES方法收敛性更好,计算效率相比于GMRES方法提升了近3倍.