求解稀疏连续线性系统的自适应SGCRO-DR算法

GCRO-DR方法是求解一系列连续线性系统常用迭代方法.本文首先提出了simpler GCRO-DR方法、在单个循环中它的计算成本比GCRO-DR更少.本文为了避免算法的不稳定性问题和内存溢出问题.并提高simpler GGRO-DR算法的收敛性,引入了重启参数自适应策略.另外,在用该方法求解大型连续线性系统需要多次重启次数情形以及相邻系数矩阵之间谱信息相关情形.本文利用重启参数自适应策略提供的学习样本,通过强化学习来选取个比较好的重启参数.最后、数值实验证明了所提三类算法的有效性.