Участник:Макарова Алёна/Итерационный метод решения системы линейных алгебраических уравнений GMRES (обобщенный метод минимальных невязок)

Обобщенный метод минимальных невязок
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(nm^2)[/math]
Объём входных данных	[math]n(n + 1)[/math]
Объём выходных данных	[math]n[/math]

1 Свойства и структура алгоритмов

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" и представлял собой геометрическую реализацию метода минимальных невязок.

Алгебраическая реализация метода минимальных невязок была предложена Саадом и Шульцем в 1986 году . С их подачи за методом закрепилась аббревиатура GMRES (обобщенный метод минимальных невязок).

1.2 Математическое описание алгоритма

Для решения системы [math]Ax = b[/math] с невырожденной матрицей [math]A[/math], выбирается начальное приближение [math]x_0[/math], затем решается редуцированная система [math]Au = r_0[/math], где [math]r_0 = b - Ax_0, x = x_0 + u[/math]. Подпространства Крылова строятся для редуцированной системы (в предположении, что [math]r_0 \neq 0[/math]).

Пусть [math]x_i = x_0 + y[/math], где [math] y \in \mathcal{K}_i [/math]. Невязка имеет вид [math]r_i = r_0 - Ay[/math], а её длина минимальна, в силу теоремы Пифагора, в том и только том случае, когда

[math] r_i \perp A\mathcal{K}_i [/math].

Таким образом, для реализации [math]i[/math]-го шага требуется опустить перпендикуляр из вектора [math]r_0[/math] на подпространство [math]A\mathcal{K}_i[/math]. Проще всего это сделать, если в данном подпространстве уже найден ортогональный базис. .

1.2.1 Геометрическая реализация

Геометрическая реализация метода минимальных невязок заключается в построении последовательности векторов [math]q_1, q_2,...[/math] таким образом, что [math]q_1, q_2,.., q_i[/math] дают базис в подпространстве Крылова [math]\mathcal{K}_i[/math] и при этом вектора [math]p_1 = Aq_1, ..., p_i = Aq_i[/math] образуют ортогональный базис в подпространстве [math]A\mathcal{K}_i[/math]. Вектор [math]q_{i+1} \notin \mathcal{K}_i[/math] должен обладать следующими свойствами:

[math] q_{i+1} \in \mathcal{K}_{i+1}, p_{i+1} = Aq_{i+1} \perp A\mathcal{K}_i [/math].

Его можно получить с помощью процесса ортогонализации, применённого к вектору [math]p = Aq[/math], где [math]q = Aq_i[/math]. В геометрической реализации необходимо хранить две системы векторов: [math]q_1, ..., q_i[/math] и [math]p_1, ..., p_i[/math].

1.2.2 Алгебраическая реализация

Алгебраическая реализация метода минимальных невязок использует лишь одну систему векторов, образующих ортогональные базисы в подпространствах [math]\mathcal{K}_i[/math].

[math]q_1 = r_0/||r_0||_2[/math]. Чтобы получить ортонормированный базис [math]q_1, ..., q_{i+1}[/math] в [math]\mathcal{K}_{i+1} = \mathcal{K}_{i+1}(r_0, A)[/math], проводим ортогонализацию вектора [math]Aq_i[/math] к векторам [math]q_1, ..., q_i[/math]. Если [math]Q_i \equiv [q_1, ..., q_i] \in \mathbb{C}^{n*i}[/math], то получим

[math] AQ_i = Q_{i+1}\hat{H_i}, \hat{H_i}= \begin{bmatrix} H_i \\ 0 ... 0 & h_{i+1 i} \end{bmatrix}, [/math]

где [math]H_i[/math] - верхняя хессенбергова матрица порядка [math]i[/math].

Далее рассмотрим [math]QR[/math]-разложение прямоугольной матрицы [math]\hat{H_i}[/math]:

[math] \hat{H_i} = U_iR_i, R_i \in \mathbb{C}^{i*i} [/math].

Тогда минимум невязки [math]||r_0 - AQ_iy||_2[/math] по всем [math]y[/math] будет достигаться в том случае, если [math]y = y_i[/math] удовлетворяет уравнению

[math] R_iy_i = z_i \equiv ||r_0||_2U^T_ie_1, e_1 = \begin{bmatrix} 1 0 ... 0 \end{bmatrix}^T, [/math].

Матрица [math]R_i[/math] невырожденная, следовательно,

[math] x_i = x_0 + Q_iy_i = x_0 + Q_iR_i^{-1}z_i [/math].

1.2.3 Сходимость метода

Метод минимизации невязок на подпространствах Крылова за конечное число итераций приводит к точному решению и по этой причине является прямым методом. Но чаще его рассматривают как итерационный метод - с типичными для итерационных методов оценками сходимости. Идея заключается в том, что спустя некоторое небольшое (относительно размера матрицы - [math]m[/math]) количество итераций [math]n[/math], полученное приближение уже является хорошей оценкой ответа.

Но об этом не верно говорить в общем. Согласно теореме (Greenbaum, Pták and Strakoš), для каждой монотонной последовательности [math] a_1,..., a_{m-1}, a_m = 0 [/math], найдётся матрица [math]A[/math] такая что [math]||r_n|| = a_n[/math] для всех [math]n[/math], где [math]r_n[/math] невязка, определенная ранее.

На практике для матрицы порядка [math]m[/math] число шагов может оказаться равным [math]m[/math], а норма невязки может оставаться равной норме начальной невязки на всех шагах, кроме последнего.

Пример

[math] \begin{bmatrix} 0 1 & ... \\ 0 0 1 & ... \\...\\... & 01 \\1 & ... \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \\...\\ 0 \\ 0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\...\\ 0 \\ 1 \end{bmatrix} [/math]

Если [math] x_0 = 0 [/math], то [math] r_0 = b[/math]. Подпространства Крылова получаются такие:

[math] \mathcal{K}_i = span \{ e_n, e_{n-1}, ..., e_{n-i+1}\}, 1 \le i \le n [/math]

Точное решение системы имеет вид [math]x = e_1[/math], а на итерациях получаются следующие векторы:

[math] x_0 = x_1 = ... = x_{n-1} = 0, x_n = e_1 [/math].

Для получения оценок требуются дополнительные предположения относительно матрицы коэффициентов.

1.2.3.1 Сходимость для положительно определенной матрицы

Если матрица [math]A[/math] положительно определена, то

[math] \|r_n\| \leq \left( 1-\frac{\lambda_{\mathrm{min}}^2(1/2(A^T + A))}{ \lambda_{\mathrm{max}}(A^T A)} \right)^{n/2} \|r_0\|, [/math],

где [math]\lambda_{\mathrm{min}}(M)[/math] и [math]\lambda_{\mathrm{max}}(M)[/math] обозначают наибольшее и наименьшее собственное значение матрицы [math]M[/math], соответственно.

1.2.3.2 Сходимость для симметричной матрицы

Если матрица [math]A[/math] является симметричной и положительно определена, тогда

[math] \|r_n\| \leq \left( \frac{\kappa_2(A)^2-1}{\kappa_2(A)^2} \right)^{n/2} \|r_0\| [/math],

где [math]\kappa_2(A)[/math] число обусловленности матрицы [math]A[/math] в Евклидовой норме.

Если не требовать положительной определённости

[math] \|r_n\| \le \inf_{p \in P_n} \|p(A)\| \le \kappa_2(V) \inf_{p \in P_n} \max_{\lambda \in \sigma(A)} |p(\lambda)| \|r_0\|, \, [/math]

где [math]P_n[/math] обозначает множество полиномов степени не выше [math]n[/math] и [math]p(0) = 1[/math], матрица [math]V[/math] появляется из спектрального разложения матрицы [math]A[/math] и [math]\sigma(A)[/math] - спектр матрицы [math]A[/math]. Грубо говоря, это означает, что быстрая сходимость имеет место, когда собственные значения матрицы [math]A[/math] невелики и [math]A[/math] не сильно отклоняется от нормальной матрицы.

Все эти неравенства связаны с невязкой вместо фактической ошибки, т.е. расстоянием между текущей итерацией и точным решением.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Самой трудоёмкой процедурой в методе является [math]QR[/math]-разложение [math]\hat{H_i}[/math]. В общем случае требуется [math]\mathcal{O}(i^3)[/math] арифметических операций, однако то, что [math]\hat{H_i}[/math] является хессенберговой матрицей, позволяет сократить требуемый объём до [math]\mathcal{O}(i^2)[/math] действий.

1.4 Макроструктура алгоритма

Алгоритм начинается с выбора начального приближения [math]x_0[/math]. Далее для [math]i = 1,2 ..[/math]

1. Вычисляем матрицу [math]\hat{H_i}[/math].

2. Находим её [math]QR[/math]-разложение: [math]\hat{H_i} = U_iR_i[/math].

3. Решаем систему [math]R_iy_i = U^T_ie_1[/math].

4. Находим приближение [math]x_i = x_0 + Q_iy_i[/math].

Алгоритм завершается, когда норма вектора невязки становится достаточно малой. При большом числе итераций вычислительные затраты и требуемая для хранения векторов [math]p_i[/math] память могу оказаться чрезмерно большими. В таких случаях применяют алгоритм с перезапусками (restart): задают максимальную допустимую размерность [math]K[/math] пространств Крылова [math]\mathcal{K}_i[/math], и если точность не достигнута, берут полученное приближение в качестве нового начального приближения [math]x^0_{new} = x_K[/math].

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

• Инициализация начальных значений

1. Выбрать начальное приближение [math]x_0[/math] и точность решения [math]\epsilon[/math].

2. Для [math] k = 1, 2, .. [/math]

• Вычисление невязки

3. [math]r_0 = b - Ax_0[/math], [math]\beta = ||r_0||[/math], [math]q_1 = r_0/\beta[/math].

4. Цикл по [math] j = 1, 2, .. k [/math].

• Ортогонализация Арнольди

5. Для каждого [math] i = 1, 2, .. j [/math] вычислим:

[math]h_{ij} = (Aq_j, q_i)[/math].

6. Построим вектор: [math]z_{j+1} = Aq_j - \sum_{i = 1}^j h_{ij}q_i[/math].

7. Вычислим его норму [math]h_{j+1,j} = ||z_{j+1}||_2[/math].

8. Если [math]h_{j+1,j}[/math] = 0, то останавливаемся.

9. Построим очередной вектор базиса [math]q_{j+1} = z_{j+1}/h_{j+1,j}[/math].

10. Конец цикла по [math]j[/math].

11. Процесс требует хранения всех предыдущих элементов базиса:[math]q_1, .. q_k[/math]. Будем хранить их в виде матриц [math]Q_k[/math].

• Задача наименьших квадратов

12. Чтобы вычислить [math]x_k = x_0 + Q_ky_k[/math], решаем задачу: [math] y_k = argmin ||r_0 - AP_ky_k||_2[/math].

• Проверка достижения требуемой точности приближения

13. Если [math]||b - Ax_k|| \lt \epsilon[/math], где [math]x_k = x_0 + Q_ky_k[/math] перейти к п.15

14. [math]x_0 = x_k[/math], перейти к п.2

• Конец

15. [math]x^* = x_k[/math]

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Будем предполагать, что матрица решаемой СЛАУ является разреженной. Количество внедиагональных ненулевых элементов в которой равно [math]k[/math] .

Тогда при [math] m \lt \lt n [/math] можно говорить, что один GMRES-цикл имеет сложность [math]\mathcal{O}(nm^2)[/math].

Требования по памяти с учетом [math]1 \lt m \lt \lt n[/math] и [math]k \lt \lt n[/math] составляют [math]\mathcal{O}(mn)[/math]..

1.7 Информационный граф

Основным ресурсом параллелизма будут являться умножение матрицы на вектор и вычисление скалярных произведений. Представим информационные графы для данных алгоритмов:

• 

  Рисунок 1. Граф последовательного умножения плотной матрицы на вектор с отображением входных и выходных данных

• 

  Рисунок 2. Последовательно-параллельное вычисление скалярного произведения

Граф алгоритма умножения плотной матрицы на вектор состоит из одной группы вершин, расположенной в целочисленных узлах двумерной области, соответствующая ей операция [math]a+bc[/math].

Описанный граф выполнен для случая [math]m = 4 , n = 5[/math]. Изображена подача только входных данных из вектора [math]x[/math], подача элементов матрицы [math]A[/math], идущая во все вершины, на рисунке не представлена.

Для алгоритма нахождения скалярного произведения двух векторов граф состоит из двух групп вершин, им соответсвуют операции [math]a*b[/math] и [math] c+d[/math]. Данный граф изображен для случая [math]n = 24[/math].

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

В вычислительной схеме присутствуют два интенсивных в вычислительном плане этапа:

1. Умножение матрицы СЛАУ на вектор (для нахождения невязок).

Для нахождения матрично-векторных произведений, при вычислении невязок, матрица должна быть подвергнута декомпозиции на строчные блоки.

2. Нахождение скалярных произведений векторов (при построении ортонормального базиса подпространства Крылова).

Для наиболее эффективного вычисления скалярных проихведений и линейных комбинаций векоров базиса каждый из векторов [math]p_i[/math] должен быть разбит на блоки равного размера по числу процессоров.

Кроме того, на хранение векторов базиса приходится бОльшая часть затрат памяти.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: Обязательные параметры:

[math]A[/math] - квадратная матрица (n x n).

[math]b[/math] - вектор правой части (n x 1).

Вариативно:

[math]x_0[/math] - начальное приближение (может не передаваться и быть всегда нулевым).

[math]\epsilon[/math] - погрешность (может не передаваться и быть заданным по умолчанию, обычно равна 1e-6).

Максимальное число итераций.

Выходные данные: [math]x^*[/math] - решение системы [math]Ax = b[/math]

1.10 Свойства алгоритма

1. Рассматриваемый алгоритм предназначен для решения невырожденных линейных систем большой размерности. При этом симметрия и положительная определенность матрицы не предполагается.

2. Для систем с разряженной матрицей алгоритм требует гораздо меньшей вычислительной мощности. (Сложность цикла с разреженной матрицей [math]\mathcal{O}(nm^2)[/math] при [math] m \lt \lt n [/math] против [math]\mathcal{O}(n^3)[/math] в общем случае).

3. Особенностью метода является то, что с целью экономии памяти выбирается некоторая размерность Крылова [math]m[/math], и после того как [math]m[/math] базисных векторов построены, решение уточняется.

4. Одной из важных практических особенностей метода является то, что на первых итерациях метод сходится гораздо быстрее, чем асимптотически.

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

Реализация GMRES с преобуславливанием на python, доступная в пакете scipy (scipy.sparse.linal).

def gmres(A, b, x0=None, tol=1e-5, restart=None, maxiter=None, xtype=None, M=None, callback=None, restrt=None):
    """
    Use Generalized Minimal RESidual iteration to solve A x = b.
    Parameters
    ----------
    A : {sparse matrix, dense matrix, LinearOperator}
        The real or complex N-by-N matrix of the linear system.
    b : {array, matrix}
        Right hand side of the linear system. Has shape (N,) or (N,1).
    Returns
    -------
    x : {array, matrix}
        The converged solution.
    info : int
        Provides convergence information:
          * 0  : successful exit
          * >0 : convergence to tolerance not achieved, number of iterations
          * <0 : illegal input or breakdown
    Other parameters
    ----------------
    x0 : {array, matrix}
        Starting guess for the solution (a vector of zeros by default).
    tol : float
        Tolerance to achieve. The algorithm terminates when either the relative
        or the absolute residual is below `tol`.
    restart : int, optional
        Number of iterations between restarts. Larger values increase
        iteration cost, but may be necessary for convergence.
        Default is 20.
    maxiter : int, optional
        Maximum number of iterations (restart cycles).  Iteration will stop
        after maxiter steps even if the specified tolerance has not been
        achieved.
    xtype : {'f','d','F','D'}
        This parameter is DEPRECATED --- avoid using it.
        The type of the result.  If None, then it will be determined from
        A.dtype.char and b.  If A does not have a typecode method then it
        will compute A.matvec(x0) to get a typecode.   To save the extra
        computation when A does not have a typecode attribute use xtype=0
        for the same type as b or use xtype='f','d','F',or 'D'.
        This parameter has been superseded by LinearOperator.
    M : {sparse matrix, dense matrix, LinearOperator}
        Inverse of the preconditioner of A.  M should approximate the
        inverse of A and be easy to solve for (see Notes).  Effective
        preconditioning dramatically improves the rate of convergence,
        which implies that fewer iterations are needed to reach a given
        error tolerance.  By default, no preconditioner is used.
    callback : function
        User-supplied function to call after each iteration.  It is called
        as callback(rk), where rk is the current residual vector.
    restrt : int, optional
        DEPRECATED - use `restart` instead.
    See Also
    --------
    LinearOperator
    Notes
    -----
    A preconditioner, P, is chosen such that P is close to A but easy to solve
    for. The preconditioner parameter required by this routine is
    ``M = P^-1``. The inverse should preferably not be calculated
    explicitly.  Rather, use the following template to produce M::
      # Construct a linear operator that computes P^-1 * x.
      import scipy.sparse.linalg as spla
      M_x = lambda x: spla.spsolve(P, x)
      M = spla.LinearOperator((n, n), M_x)
    """

    # Change 'restrt' keyword to 'restart'
    if restrt is None:
        restrt = restart
    elif restart is not None:
        raise ValueError("Cannot specify both restart and restrt keywords. "
                         "Preferably use 'restart' only.")

    A,M,x,b,postprocess = make_system(A,M,x0,b,xtype)

    n = len(b)
    if maxiter is None:
        maxiter = n*10

    if restrt is None:
        restrt = 20
    restrt = min(restrt, n)

    matvec = A.matvec
    psolve = M.matvec
    ltr = _type_conv[x.dtype.char]
    revcom = getattr(_iterative, ltr + 'gmresrevcom')
    stoptest = getattr(_iterative, ltr + 'stoptest2')

    resid = tol
    ndx1 = 1
    ndx2 = -1
    work = np.zeros((6+restrt)*n,dtype=x.dtype)
    work2 = np.zeros((restrt+1)*(2*restrt+2),dtype=x.dtype)
    ijob = 1
    info = 0
    ftflag = True
    bnrm2 = -1.0
    iter_ = maxiter
    old_ijob = ijob
    first_pass = True
    resid_ready = False
    iter_num = 1
    while True:
        olditer = iter_
        x, iter_, resid, info, ndx1, ndx2, sclr1, sclr2, ijob = \
           revcom(b, x, restrt, work, work2, iter_, resid, info, ndx1, ndx2, ijob)
        # if callback is not None and iter_ > olditer:
        #    callback(x)
        slice1 = slice(ndx1-1, ndx1-1+n)
        slice2 = slice(ndx2-1, ndx2-1+n)
        if (ijob == -1):  # gmres success, update last residual
            if resid_ready and callback is not None:
                callback(resid)
                resid_ready = False

            break
        elif (ijob == 1):
            work[slice2] *= sclr2
            work[slice2] += sclr1*matvec(x)
        elif (ijob == 2):
            work[slice1] = psolve(work[slice2])
            if not first_pass and old_ijob == 3:
                resid_ready = True

            first_pass = False
        elif (ijob == 3):
            work[slice2] *= sclr2
            work[slice2] += sclr1*matvec(work[slice1])
            if resid_ready and callback is not None:
                callback(resid)
                resid_ready = False
                iter_num = iter_num+1

        elif (ijob == 4):
            if ftflag:
                info = -1
                ftflag = False
            bnrm2, resid, info = stoptest(work[slice1], b, bnrm2, tol, info)

        old_ijob = ijob
        ijob = 2

        if iter_num > maxiter:
            break

    if info >= 0 and resid > tol:
        # info isn't set appropriately otherwise
        info = maxiter

    return postprocess(x), info

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Возможный способ реализации приведен в работе Буренкова С.А.. А также рассмотрены особенности параллельной реализации алгоритма.

2.3.1 Распределение данных

При выполнении параллельного алгоритма решения систем линейных алгебраических уравнений необходимо распределить входные данные наиболее рациональным способом. Матрица коэффициентов разбивается на непрерывные горизонтальные полосы. Распределение вектора правой части и начального приближения выполнено по принципу дублирования, т.е. все элементы векторов скопированы на все процессоры. Для рассматриваемой задачи решения СЛАУ такой подход распределения допустим, т.к. векторы содержат столько же элементов, сколько и одна строка или один столбец матрицы коэффициентов. Если процессор хранит строку матрицы и одиночные элементы векторов правой части и начального приближения, то общее число сохраняемых элементов имеет порядок . Если же процессор хранит строку матрицы и все элементы векторов, то общее число сохраняемых элементов также порядка . Таким образом, при дублировании и при разделении векторов требования к объему памяти из одного класса сложности.

2.3.2 Выполнение параллельных операций

Рассмотрим операции, которые выполняются неоднократно в процессе выполнения алгоритма: умножение матрицы на вектор, произведение векторов, расчет нормы вектора, линейной комбинации векторов. Эти подзадачи можно разделить на 2 группы: операции между матрицей и вектором (например, умножение матрицы на вектор) и операции между двумя векторами (например, скалярное умножение, взвешенная сумма векторов и пр.). Подзадачи умножения константы на вектор и определение нормы вектора будем относить ко второй группе, так как их трудоемкость одного порядка.

Особенности выполнения операций между матрицей и вектором определены способом распределения входных данных. На рис. 2 схематично изображен процесс параллельного умножения матрицы на вектор на трех процессорах.

Рисунок 2. Схема параллельного выполнения операции между матрицей и вектором

Заштрихованные участки соответствуют данным, расположенным в памяти процессора исполнителя. Каждый исполнитель получает свою часть результата выполнения операции.

По схожему принципу организовано параллельное выполнение операций между двумя векторами. Несмотря на то, что каждому процессу доступна полная информация о векторах, вычисления производятся лишь над участком, соответствующим процессу-исполнителю. На рис. 3 изображен пример параллельного выполнения операций между двумя векторами.

Рисунок 3. Схема параллельного выполнения операции между двумя векторами

Таким образом, параллельное выполнение любой из выделенных подзадач привело к распределению вычислительной нагрузки между всеми исполнителями.

2.3.3 Объединение результатов расчетов

Результатом выполнения рассматриваемых операций является, чаще всего, вектор, части которого расположены на участвовавших в вычислениях процессорах. Для объединения результатов расчета и получения полного вектора на каждом процессоре вычислительной системы необходимо выполнить операцию сбора данных. В качестве обменных взаимодействий в модели с распределённой памятью могут выступать операции массовых коммуникационных обменов. С их помощью каждый процессор передаст свой вычисленный элемент вектора всем остальным процессорам (см. рис. 4).

Рисунок 4. Принцип сбора результатов вычислений

2.7 Существующие реализации алгоритма

Алгоритм GMRES достаточно популярен и его реализацию можно найти во многих пакетах прикладных программ.

Пример: MATLAB

   

Итерационный метод минимизации обобщенной невязки реализован в системе MATLAB. Для этого используется функция gmres:

gmres (А, В. restart) — возвращает решение X СЛУ А*Х=В. А —квадратная матрица. Функция gmres начинает итерации от начальной оценки, представляющей собой вектор размера и, состоящий из нулей. Итерации производятся либо до сходимости к решению, либо до появления ошибки, либо до достижения максимального числа итераций. Сходимость достигается, когда относительный остаток norm(B-A*X)/norm(B) меньше или равен заданной погрешности (по умолчанию 1е-6). Максимальное число итераций — минимум из n:restart и 10. Функция gmres (...) имеет и ряд других форм записи, аналогичных описанным для функции bieg(...).  

» gmres(A.B)

GMRES(4) converged at Iteration 1(4) to a solution with relative residual le-016

ans =

1.0000

2.0000

3.0000

4.0000

Список пакетов, в которых присутствует реализация метода минимизации обобщенной невязки:

1.ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software) – оптимизированная библиотека, включающая реализацию процедур BLAS и часть функциональности LAPACK;

2.AZTEC – библиотека параллельных подпрограмм для решения больших систем линейных алгебраических уравнений с разреженными матрицами;

3.BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) – библиотека высококачественных процедур, «строительными блоками» для которых являются вектора, матрицы или их части. Уровень 1 BLAS используется для выполнения операций вектор-вектор, уровень 2 :BLAS – для выполнения матрично-векторных операций, наконец, уровень 3 BLAS – для выполнения матрично-матричных операций. Поскольку программы BLAS являются эффективными, переносимыми и легко доступными, они используются как базовые компоненты для развития высококачественного программного обеспечения для задач линейной алгебры. Так были созданы широко известные пакеты LINPACK, EISPACK, которые затем были перекрыты пакетом LAPACK, получившим большое распространение. Перечисленные пакеты разработаны на языке Fortran;

4.BLACS (Basic Linear Algebra Communication Subprograms) – набор базовых коммуникационных процедур линейной алгебры, созданных для линейной алгебры. Вычислительная модель состоит из одномерной или двумерной решетки процессов, где каждый процесссодержит часть матрицы или вектора. BLACS используется как коммуникационный слой проекта ScaLAPACK, который переносит библиотеку LAPACK на машины с распределенной памятью;

5.BlockSolve95 – параллельная библиотека для решения разреженных систем линейных уравнений;

6.BPKIT2 – пакет блочных способов предобусловливания, ориентированных на разреженные матрицы;

7.CAPSS – пакет для параллельного решения разреженных линейных систем;

8.CXML (The Compaq Extended Math Library) – расширенная математическая библиотека, включающая в себя часть функциональности BLAS, LAPACK, Direct Sparse Solvers и Iterative-solvers;

9.Direct Sparse Solvers – пакет программ для решения разреженных систем прямыми методами;

10.EISPACK (Eigensystem Package) – пакет программ решения алгебраической проблемы собственных значений;

11.Expokit – пакет программ для решения не больших СЛАУ с плотной матрицей и больших разреженных систем;

12.ILUPACK – библиотке, содержащая способы предобусловливания, ориентированная на разреженные СЛАУ. Пакет включает реализацию процедур BLAS, SPARSEKIT. Реализована на языке С и Fortran;

13.IML++ (Iterative Methods Library) – библиотека итерационных методов решения разреженных СЛАУ, позволяющая использовать несколько простых способов предобусловливания. Пакет включает часть BLAS и MV;

14.Intel MKL (Intel Math Kernel Library) включает несколько стандартных библиотек для высокопроизводительных системах (BLAS, LAPACK и FFTPACK – подпрограммы быстрого преобразования Фурье);

15.IOMDRV – пакет подпрограмм для решения симметричных и несимметричных линейных систем методами крыловских подпространств;

16.Iterative-solvers – пакет подпрограмм решения разреженных систем итерационными методами;

17.ITL (Iterative Template Library) – библиотека программ итерационных методов и способов предобусловливания, являющаяся составной частью MTL.

18.ITPACK (Iterative Package) – пакет программ для решения разреженных систем итерационными методами;

19.ITSOL (The New Sparskit Preconditionning Module) – пакет, содержащий способы предобусловливания, ориентированные на разреженные матрицы. Является составной частью пакета SPARSKIT;

20.JAMA/C++ – библиотека для решения СЛАУ прямыми методами;

21.LAPACK (Linear Algebra Package) – набор реализаций «продвинутых» методов линейной алгебры. LAPACK содержит процедуры для решения систем линейных уравнений, задач нахождения собственных значений и факторизации матриц. Обрабатываются заполненные и ленточные матрицы, но не разреженные матрицы общего вида. Во всех случаях можно обрабатывать действительные и комплексные матрицы с одиночной и удвоенной точностью. Процедуры LAPACK построены таким образом, чтобы как можно больше вычислений выполнялось с помощью обращений к BLAS с использованием всех его трех уровней. Вследствие крупнозернистости операций уровня 3 BLAS, их использование обеспечивает высокую эффективность на многих высокопроизводительных компьютерах, в частности, если производителем создана специализированная реализация. ScaLAPACK является успешным результатом переноса пакета LAPACK на системы с передачей сообщений. Но в таких системах необходимы процедуры, обеспечивающие обмен данными между взаимодействующими процессами. Для этого в ScaLAPACK используется библиотека BLACS;

22.Laspack – пакет программ для решения разреженных систем итерационными методами;

23.LGSOLV – библиотека для решения СЛАУ прямыми методами;

24.LINPACK (Linear Package) – пакет программ решения систем линейных алгебраических уравнений и линейной задачи наименьших квадратов прямыми методами;

25.LinPar – пакет предназначенный для решения плохообусловленных СЛАУ, включая прямоугольные. Если для решения задачи необходимо предобусловливание СЛАУ, то оно выполняется отдельно и методы применяются к уже предобусловленной системе. Соответственно, по окончании процесса решения найденный вектор должен быть пересчитан согласно выполненному предобусловливанию. В схемы методов эти процедуры не включаются;

26.MET (Matrix Expression Templates) – реализованная на языке C++ программа для инженеров и научных работников;

27.MINOS – пакет подпрограмм решения больших разреженных задач линейного и нелинейного программирования;

28.MTL (The Matrix Template Library) – реализованная на языке C++ библиотека базовых операций линейной алгебры, позволяющая решать СЛАУ с разреженными матрицами итерационными методами с предобусловлмванием, за счет включенного пакета ITL;

29.MV++ – небольшая библиотека, содержащая базовые операции линейной алгебры. Данный пакет часто является составной частью более крупных и высокопроизводительных библиотек;

30.ParPre – пакет параллельных версий способов предобусловливания, ориентированных на разреженные матрицы, являющийся составной частью PETs;

31.Parallel Algorithms Project – пакет параллельных версий итерационных методов Крыловского типа для решения разреженных систем;

32.PASVA – пакет подпрограмм решения разреженных систем с блочно-двухдиагональной структурой;

33.PBLAS – Параллельные версии базовых процедур линейной алгебры (BLAS) ;

34.PCGPAK (Preconditioned Conjugate Gradient PAcKage) – пакет программ для решения симметричных и несимметричных разреженных линейных систем методом сопряженных градиентов;

35.PIM (The Parallel Iterative Methods) – набор процедур на Фортран-77, реализующих параллельные версии различных итеративных методов решения разреженных систем линейных уравнений;

36.PSparselib (A Portable Library of Parallel Sparse Iterative Solvers) – библиотека параллельных итерационных методов для разреженных линейных систем;

37.PSPASES (Parallel Sparse Symmetric Direct Solver) – библиотека параллельных версий прямых методов для решения симметричных линейных систем;

38.RALAPACK – пакет подпрограмм для различных операций с разреженными матрицами;

39.ScaLAPACK (Scalable LAPACK) – параллельная версия LAPACK. Широкий набор подпрограмм для решения стандартных задач линейной алгебры;

40.SIRSM – пакет подпрограмм для решения разреженных несимметричных линейных систем;

41.Software Iterative Methods: GMRESR and BiCGstab(ell) – пакет прогамм решения больших разреженных систем с несимметричной матрицей;

42.SPAI (Sparse Approximate Inverse Preconditioner) – пакет способов предобусловливания, ориентированных на разреженные матрицы;

43.SPARKS – пакет подпрограмм для решения разреженных линейных систем в полунеявных методах Рунге-Кутта численного интегрирования систем обыкновенных дифференциальных уравнений;

44.SparseLib++ – библиотка, реализованная на языке C++, позволяющая решать разреженные СЛАУ итерационными методами с предобусловливанием. Включает часть процедур BLAS и IML;

45.SPARSKIT – мощный пакет для решения разреженных СЛАУ итерационными методами с предобусловливанием. Библиотека реализованна на языке Fortran;

46.SPARSPAK (Sparsee Iinear Equations Package) – пакет программ решения разреженных систем линейных алгебраических уравнений с симметричными положительно определенными матрицами;

47.SPLIB – библиотека, позволяющая решать СЛАУ с разреженной матрицей итерационными методами с предобусловливанием, реализованная на языке Fortran;

48.SPLP (Sparse Linear Programming Subprogram) – пакет программ решения задач линейного программирования;

49.SPOOLES – библиотека для решения СЛАУ с разреженной матрицей прямыми методами;

50.SSLES – пакет подпрограмм для решения разреженных несимметричных линейных систем;

51.TCHLIB – пакет подпрограмм для решения симметричных и несимметричных линейных систем методом Чебышева;

52.TNT (Template Numerical Toolkit) – библиотека базовых операций линейной алгебры, ориентированная на разреженные матрицы. Библиотека разработана на языке Fortran;

53.WSMP (Watson Sparse Matrix Package) – пакет программ решения разреженных систем линейных алгебраических уравнений;

54.XMP – пакет подпрограмм для решения задач линейного программирования;

55.YI2M – комплекс программ решения разреженных систем;