Участник:Сорокин Александр/Метод сопряженных градиентов (Решение СЛАУ): различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 4: | Строка 4: | ||
=== Математическое описание алгоритма === | === Математическое описание алгоритма === | ||
| − | Рассмотрим систему уравнений <math> Ax = b </math>, где <math> A^* = A > 0 </math>. | + | Рассмотрим систему уравнений <math> Ax = b </math>, где <math> A^* = A > 0 </math>. \n |
Выберем произвольное начальное приближение <math> x^{(0)} </math> и перейдем к редуцированной системе <math> Au = r^{(0)} </math>, где <math> r^{(0)} = b - Ax^{(0)}, x = x^{(0)} + u </math>. | Выберем произвольное начальное приближение <math> x^{(0)} </math> и перейдем к редуцированной системе <math> Au = r^{(0)} </math>, где <math> r^{(0)} = b - Ax^{(0)}, x = x^{(0)} + u </math>. | ||
Версия 21:55, 21 октября 2017
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Метод сопряженных градиентов представляет собой итерационный метод для численного решения системы уравнений с симметричной и положительно определенной матрицей, является итерационным методом Крыловского типа. Основная идея метода заключается в том, чтобы минимизировать на подпространствах Крылова А-норму ошибки.
1.2 Математическое описание алгоритма
Рассмотрим систему уравнений [math] Ax = b [/math], где [math] A^* = A \gt 0 [/math]. \n Выберем произвольное начальное приближение [math] x^{(0)} [/math] и перейдем к редуцированной системе [math] Au = r^{(0)} [/math], где [math] r^{(0)} = b - Ax^{(0)}, x = x^{(0)} + u [/math].
