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【讨论】预调件共轭梯度法(PCG)已有4人参与
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有限元计算经常碰到大型稀疏矩阵,由于此类线性方程组通常条件数是比较大的,方程组的性态不好,所以最好用迭代方法求解,比方说是预调件共轭梯度法,但此方法在选择预调件矩阵时似乎没有一个同一的标准,大多推荐的是采用incomplete LU decomposition做为预调件矩阵。incomplete LU decomposition的计算方法似乎又有很多种。 1. incomplete LU decomposition 的计算时间应该比 LU decomposition要快速的多吧,不然直接用LU decomposition不就解出来了吗,又何必再来PCG迭代呢? 2. 采用PCG方法的前提应该是系数矩阵对称、正定吧,因为其原理是一个相当于势函数的东西取极小值。那对于非正定的系数矩阵能求解吗,我构造了几个非正定的,有的似乎是能够收敛到正确结果的。 希望各位虫用解答和讨论。 |
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saladin983
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nono2009(金币+1, 数学EPI+1): 鼓励应助 2011-07-01 07:11:01
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nono2009(金币+1, 数学EPI+1): 鼓励应助 2011-07-01 07:11:01
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注意一点,通常选择preconditioner的时候一个常规的做法就是选择一个系数矩阵的近似,这样的话,条件预优后得到的矩阵就会接近于单位矩阵。 假定使用LU分解,然后用L和U的乘积作为P,那么实际上就是就是用系数矩阵自身作为P,亦即条件预优后的矩阵严格地等于单位矩阵。这是最理想的情况,但是,事实上这么做没有任何意义,因为已经有LU分解,那么可以直接用这个分解求解原方程组,只需要简单的向前向后代入就足够,无需使用CG这样的迭代方法。 这里使用ILU(不完全的LU分解)是因为LU分解代价太大,尤其是对于大规模线性方程组而言。ILU分解得到的L和U作乘积之后可以充当系数矩阵的近似,按照之前所说的,也就是P的一种理想选择。 你可以看看ILU分解的具体做法,Yousef Saad的Iterative methods for sparse linear systems一书里面有专门的章节介绍,有空可以看看。这是本很好的书,在作者的个人主页可以直接下载(http://www-users.cs.umn.edu/~saad/PS/all_pdf.zip)。 |
10楼2011-06-18 15:21:12
saladin983
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