求解二维三温能量方程的基于AMG预条件子的Krylov子空间迭代法

本文对一类二维三温能量方程的实际应用问题 ,建立了一种半粗化的代数多重网格法 (SAMG) ,进而得到了以该 SAMG方法为预条件子的 Krylov子空间迭代法 .数值实验结果表明 。

预条件Krylov子空间法求解耦合Sylvester矩阵方程

基于Krylov子空间方法,求解耦合Sylvester矩阵方程并给出了预条件全局正交化方法以及预条件全局极小残量法两种方法,同时给出这两种方法的一些理论结果。数值实验的结果表明,采用预条件Krylov子空间方法求解该类方程非常有效。

一种新型针对快速多极子法(FMM)的预条件技术

提出了一种针对FMM近场作用矩阵块的不完全LU预条件方法。和传统单纯依靠填充参数来控制非零元素个数的ILU分解方法相比 ,该方法由于引入了数值丢弃阈值 ,因而可获得性能更好的预条件矩阵。利用该项预条件技术 ,迭代过程变得更健壮 ,而且收敛也更快 ,计算花费的时间也更少。数值实验表明 :这种基于双丢弃准则的ILUT预条件技术 ,是一种非常适合FMM计算的预条件处理方法。

高次有限元方程的一种并行预条件子

偏微分方程(PDEs)是大规模科学工程计算与数值仿真中的基本数学模型,有限元方法是数值求解偏微分方程的一类重要的离散化方法,高次有限元又是其中的一类常用有限元。针对一类基本的PDE模型(Poission方程)的高次有限元方程,设计了一种基于辅助变分问题的并行预条件子,并从理论上严格证明了该预条件子的条件数的一致有界性,数值实验验证了理论结果的正确性及相应预条件共轭梯度(PCG)法的高效性和鲁棒性。

基于预条件处理GMRES的不精确牛顿法潮流计算

结合大规模电力系统修正方程组高维超稀疏性以及短向量的特点,提出以Krylov子空间方法研究电力系统方程计算问题。针对牛顿法潮流计算,采用预条件处理的GMRES方法求解高维稀疏的修正方程组,提出一种完整的基于预条件处理GMRES的不精确牛顿潮流算法,设计实现不同的预条件子,并以此为基础详细比较各类预条件子的预处理效果。通过对IEEE30、IEEE118和多个合成的大规模电力系统进行潮流计算,结果表明ILU预条件子比其他预条件子需要更少的迭代次数和浮点运算次数,当系统规模达到3000节点左右时,基于ILU预条件子的不精确牛顿法与传统的LU直接分解法相比,浮点运算次数减少了50%,内存使用量减少了将近10%,并且随着系统规模的增大,浮点运算次数基本上保持在LU直接法的50%左右,对大规模电力系统的潮流计算极为有利。

稀疏近似逆与多层块ILU预条件技术

设计了一种求解一般稀疏线性方程组的健壮且有效的可并行化预条件子,这种预条件子涉及在多层块ILU预条件子(BILUM)中使用稀疏近似逆(AINV)技术· 所得的预条件子保持了BILUM的健壮性。

预条件广义极小残余新算法

研究Krylov子空间广义极小残余算法(GM RES(m))的基本理论,给出GM RES(m)算法迭代求解所满足的代数方程组.深入探讨算法的收敛性与方程组系数矩阵的密切关系,提出一种改进GM RES(m)算法收敛性的新的预条件方法,并作出相关论证.

二维三温能量方程组的预条件迭代软件包研制——离散所得稀疏线性方程组的求解

首先针对二维三温能量方程组,系统分析了求解所得到的稀疏线性方程组时,采用多种传统预条件技术时将遇到的问题,并提出了相应的适应性改进。其次,在集成这些预条件,以及新提出的MRILUT预条件的基础上,基于Fortran语言研制了一个性能高、可读性强、可扩展性好的预条件Krylov子空间迭代法软件包PreIT2D3T。最后,对2个实际惯性约束聚变问题的全程数值模拟进行了实验,实验结果表明MRILUT优于ILUT,同时PreIT2D3T的性能也优于SPARSKIT软件包。

三维热传导方程的Krylov子空间方法并行分析

热传导方程在地下水流动数值模拟、油藏数值模拟等工程计算中有着广泛应用,其并行实现是加速问题求解速度、提高问题求解规模的重要手段,因此热传导方程的并行求解具有重要意义。对Krylov子空间方法中的CG和GMRES算法进行并行分析,并对不同的预处理CG算法作了比较。在Linux集群系统上,以三维热传导模型为例进行了数值实验。实验结果表明,CG算法比GMRES算法更适合建立三维热传导模型的并行求解。此外,CG算法与BJACOBI预条件子的整合在求解该热传导模型时,其并行程序具有良好的加速比和效率。因此,采用BJACOBI预处理技术的CG算法是一种较好的求解三维热传导模型的并行方案。

预条件的平方Smith法求解大型Sylvester矩阵方程

提出了一种预条件的平方Smith算法求解大型连续Sylvester矩阵方程,该算法利用交替方向隐式迭代(ADI)来构造预条件算子,将原方程转换为非对称Stein方程,并在Krylov子空间中应用平方Smith法迭代产生低秩逼近解。数值实验表明,与已知的Jacobi迭代法等算法相比,该算法有更好的迭代效率和收敛精度。

预条件在谐波平衡仿真算法中的应用

在运用谐波平衡算法对射频集成电路进行仿真时,针对Krylov子空间迭代算法在计算速度和内存存储量等方面存在的限制问题,提出了一种运用稀疏-分段矩阵作为预条件的方法.该方法采用稀疏化、分段压缩以及对称连续超松弛处理,得到的预条件矩阵是原Jacobian矩阵的良好近似.实例表明运用这种稀疏-分段矩阵作为预条件,不仅保证了迭代算法的准确性和优良的收敛性,解决了用块对角矩阵作为预条件时引起收敛速度变慢甚至无法收敛的问题,而且与块对角矩阵做为预条件相比计算速度提高了近50%,所需内存存储量减少了近60%.

三维对流扩散方程的稀疏存储及预条件迭代

基于四阶紧致格式对三维对流扩散方程进行离散,并给出所得到的离散线性方程组的块三角稀疏矩阵形式。以带双阈值的不完全因子化LU分解(ILUT(τ,s))作为预条件子,分别用FGMRES、BICGSTAB和TFQMR作为迭代加速器,对离散线性方程组进行求解验证了格式精度并比较了不同迭代法的CPU时间和迭代步。此外,通过比较传统迭代法和预条件迭代法的计算效率,表明预条件迭代法不仅能够保证格式的四阶精度,还能极大地提高收敛效率。

一种预条件的再开始的GMRES算法

由Saad和Schultz提出的再开始GMRES算法是一求解大规模线性系统问题的常用的迭代算法。在再开始的GMRES算法中引入预条件技术,是改进再开始GMRES算法的一个手段。数值实验表明引入这种预条件技术的再开始GMRES算法是非常有效的。

二维MOC Krylov子空间迭代的CMFD预条件子研究

为了提高二维特征线(MOC)Krylov子空间迭代的效率,提出了基于粗网有限差分(CMFD)矩阵的预条件子。研究首先将CMFD加速方法进行线性化,推导出线性CMFD预条件子;其次将线性CMFD预处理Krylov子空间方法用于求解二维MOC方程;最后利用IAEA LWR和2D C5G7基准题对线性CMFD预条件子的加速性能进行了测试。结果表明:在应用CMFD预条件子后,IAEA LWR基准题的迭代次数减少了52.7%,计算时间减少了41.8%;2-D C5G7基准题的迭代次数减少了20.3%,计算时间减少了13.2%;研究还发现CMFD预条件子对于局部非均匀性不强的问题效果很好,对于局部非均匀性较强的问题性能下降。

求解Maxwell线性元鞍点系统的基于HX预条件子的Uzawa算法

首先对含跳系数的H^1型和H(curl)型椭圆问题的线性有限元方程,分别设计了基于AMG预条件子和基于节点辅助空间预条件子(HX预条件子)的PCG法.数值实验表明,算法的迭代次数基本不依赖于系数跳幅和离散网格"尺寸".然后以此为基础,对Maxwell方程组鞍点问题的第一类Nedelec线性棱元离散系统设计并分析了一种基于HX预条件子的Uzawa算法.当系数光滑时,理论上证明了算法的收敛率与网格规模无关.数值实验表明,新算法对跳系数情形也是高效和稳定的.

对称复线性系统的修正转移Laplace预条件子(英文)

介绍了修正转移Laplace预条件子来解决对称复线性系统,这类系统常常是不定的、大型的,并且用迭代的方法来求解很困难。研究了预处理子的性质,表明预处理后的矩阵的特征值变得非常集中。数值例子阐述了预条件子的有效性。

求解大型稀疏线性方程组的Krylov子空间方法的发展

求解大型稀疏线性方程组是许多科学和工程计算中最重要的问题之一,Krylov子空间方法是求解这类线性方程组的一个研究热点。本文介绍了Krylov子空间方法及其分类,例如正交投影方法(或Ritz-Galerkin方法),正交化方法(或极小残差方法),双正交化方法(或Petrov-Galerkin方法),解法方程组的CGNE和CGNR方法等,指出了这些方法在算法设计方面国内外研究现状和存在问题,着重考虑稀疏矩阵向量乘积与内积计算方法的并行处理问题;讨论了预条件与并行预条件技术,残差磨光技术及其并行实现,数据的合理分布问题,内积瓶颈问题等方面研究的发展趋势,希望有更多学者了解和研究这些方法。

一种孔隙介质中地下水流并行计算方法

针对孔隙介质中地下水流动问题提出了一种并行数值计算方法,并基于此设计了一套专用于求解大规模三维地下水流动方程的并行计算模块。计算模块基于区域分解的方法实现对模型区域的并行求解,采用了分布式内存和压缩矩阵技术解决大规模稀疏矩阵的存储及其计算,整合多种并行Krylov子空间方法和预条件子技术迭代求解大规模线性方程组。在Linux集群系统上进行了数值模拟实验,性能测试结果表明,程序具有良好的加速比和可扩展性。

求解Maxwell线性棱元鞍点系统的并行Uzawa算法

本文针对一类Maxwell方程组鞍点问题的第一类N啨d啨lec线性棱元离散系统,设计了一种基于节点辅助空间预条件子的并行Uzawa算法(HX-Uzawa-p)。数值实验结果表明,不论是对光滑系数还是对有无浮动子区域及有无内交叉点的跳系数情形,我们所设计的并行算法HX-Uzawa-p的迭代次数都基本不依赖于网格规模及系数跳幅,且具有很好的并行可扩展性。

计算电磁学中稠密线性方程组的迭代求解

针对计算电磁学中产生的大型稠密复对称非共轭线性方程组,总结和讨论了这几年发展和流行的Krylov子空间迭代算法和预条件技术.数据计算表明采用带双阈值的不完全LU分解(ILUT)预条件处理的BiCGSTAB和GMRES迭代方法比较适合求解计算电磁学中产生的大型稠密复对称非共轭线性方程组,它们不但可以获得较快的收敛,而且整个构建和存储代价也很小.