Участник:Alexander34396/Обобщенный метод минимальных невязок

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Обобщённый метод минимальных невязок (англ. Generalized minimal residual method, GMRES) - итерационный метод численного решения системы линейных алгебраических уравнений с невырожденной матрицей. Метод основан на минимизации квадратичного функционала невязки на подпространствах Крылова. Разработан Юсефом Саадом и Мартином Шульцем в 1986 году как обобщение метода MINRES на случай систем с несимметричными матрицами.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные:

  • система линейных алгебраических уравнений вида Ax = b , где A  — невырожденная матрица размера m-на- m ;
  • подпространство Крылова размерности n , порождённое вектором b и матрицей A :
K_n = K_n(A,b) = \operatorname{span} \, \{ b, Ab, A^2b, \ldots, A^{n-1}b \}. \,

Вычисляемые данные:

  • x_n \in K_n - приближённое решение исходной системы.

Метод GMRES приближает точное решение исходной системы Ax = b вектором x_n \in K_n , минимизирующим Евклидову норму невязки r_n= Ax_n-b.

Для решения исходной системы GMRES, используя l_2 -ортонормальный базис пространства K_n , выполняет поиск приближённого решения x_n в виде:

x_n = x_0 + z_n ,

где x_0 - некоторое начальное приближение, z_n \in K_n - поправка решения.

Для построения ортонормального базиса K_n метод использует ортогонализацию Арнольди. При введении для базиса K_n матричного обозначения V_n можно записать:

z_n = V_ny_n ,

где y_n \in \mathbb{R}^n - вектор коэффициентов.

В общем виде алгоритм метода GMRES может быть записан следующим образом:

  1. найти ортонормальный базис V_n подпространства K_n с помощью ортогонализации Арнольди;
  2. найти y_n , минимизирующий \|r_n\|_2 ;
  3. посчитать x_n = x_0 + V_ny_n ;
  4. повторить, если требуемая точность не была достигнута.

1.3 Схема реализации последовательного алгоритма

Для решения исходной системы методом GMRES можно воспользоваться следующим алгоритмом:

Подготовка перед итерационным процессом
  1. Выбрать начальное приближение x_0 ;
  2. Посчитать невязку r_0 = b - Ax_0 ;
  3. Вычислить v_1 = \frac{r_0}{\|r_0\|_2} .
n-я итерация метода

Построение ортонормального базиса K_n :

  1. h_{ij} := (Av_j, v_i), \quad i=1,\ldots,n ;
  2. \hat{v}_{j+1} := Av_j - \sum_{i=1}^j h_{ij}v_{i} ;
  3. h_{j+1j} = \|\hat{v}_{j+1}\|_2 ;
  4. v_{j+1} = \frac{\hat{v}_{j+1}}{h_{j+1j}} .

Вычисление приближённого решения x_n :

x_n = x_0 + V_ny_n .