Участник:Макарова Алёна/Итерационный метод решения системы линейных алгебраических уравнений GMRES (обобщенный метод минимальных невязок)
Содержание
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Метод минимальных невязок представляет собой итерационный метод для численного решения несимметричной системы линейных уравнений. Метод приближает решение вектором в подпространстве Крылова с минимальной невязкой. Чтобы найти этот вектор используется итерация Арнольди.
Впервые метод минимальных невязок был описан в книге Марчука и Кузнецова "Итерационные методы и квадратичные функционалы" [1] и представлял собой геометрическую реализацию метода минимальных невязок.
Алгебраическая реализация метода минимальных невязок была предложена Саадом и Шульцем в 1986 году [2]. С их подачи за методом закрепилась аббревиатура GMRES (обобщенный метод минимальных невязок).
1.2 Математическое описание алгоритма
Для решения системы Ax = b с невырожденной матрицей A, выбирается начальное приближение x_0, затем решается редуцированная система Au = r_0, где r_0 = b - Ax_0, x = x_0 + u. Подпространства Крылова строятся для редуцированной системы (в предположении, что r_0 \neq 0).
Пусть x_i = x_0 + y, где y \in K_i . Невязка имеет вид r_i = r_0 - Ay, а её длина минимальна, в силу теоремы Пифагора, в том и только том случае, когда r_i \perp AK_i .
Таким образом, для реализации i-го шага требуется опустить перпендикуляр из вектора r_0 на подпространство AK_i. Проще всего это сделать, если в данном подпространстве уже найден ортогональный базис.
Геометрическая реализация метода минимальных невязок заключается в построении последовательности векторов q_1, q_2,... таким образом, что q_1, q_2,.., q_i дают базис в подпространстве Крылова K_i и при этом вектора p_1 = Aq_1, ..., p_i = Aq_i образуют ортогональный базис в подпространстве AK_i. Вектор q_{i+1} \notin K_i должен обладать следующими свойствами: q_{i+1} \in K_{i+1}, p_{i+1} = Aq_{i+1} \perp AK_i.
Его можно получить с помощью процесса ортогонализации, применённого к вектору p = Aq, где q = Aq_i. В геометрической реализации необходимо хранить две системы векторов: q_1, ..., q_i и p_1, ..., p_i.
Алгебраическая реализация метода минимальных невязок использует лишь одну систему векторов, образующих ортогональные базисы в подпространствах K_i.
q_1 = r_0/||r_0||_2. Чтобы получить ортонормированный базис q_1, ..., q_{i+1} в K_{i+1} = K_{i+1}(r_0, A), проводим ортогонализацию вектора Aq_i к векторам q_1, ..., q_i. Если Q_i \equiv [q_1, ..., q_i] \in C^{nxi}, то получим AQ_i = Q_{i+1}H_i, H_i = [], где H_i - верхняя хессенбергова матрица порядка i.
2 Литература
- ↑ Г.И. Марчук, Ю.А. Кузнецов, Итерационные методы и квадратичные функционалы, Методы вычислительной математики, Новосибирск, 1975, с. 4-143.
- ↑ Y.Saad, M.H. Schultz, GMRES: A generalized minimal residual algorithm for solving nonsymmetric linear systems, SIAM J. Scientific and Stat. Comp. 7: 856-869 (1986).