Участница:Эльвира Ахиярова/Итерационный метод решения системы линейных алгебраических уравнений GMRES (обобщенный метод минимальных невязок)
Автор: Эльвира Ахиярова
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
Обобщенный метод минимальных невязок (GMRES) является итерационным методом нахождения решения для системы линейных алгебраических уравнений с произвольной невырожденной матрицей. Метод основан на минимизации квадратичного функционала невязки на подпространствах Крылова. GMRES был предложен Йозефом Саадом и Мартином Шульцем в 1986 году.[1] Наиболее популярные реализации метода основаны на модифицированном алгоритме ортогонализации Грама-Шмидта и на использовании рестартов для управления требуемым объемом памяти.
1.2 Математическое описание алгоритма
Основная идея метода GMRES основана на минимизации нормы невязки на каждом итерационном шаге. На каждой [math]k[/math]-й итерации точное решение [math]x^* = A^{-1}b[/math] приближается к вектору [math]x_k \in K_k[/math](k-е подпространство Крылова) в том смысле, что
- [math] \begin{align} \|r_k{\|}_2 &= \|Ax_k-b{\|}_2 \to \min\limits_{x_k \in K_k} \end{align} [/math]
Приближенное решение [math]x_k[/math] для системы линейных алгебраических уравнений
с произвольной невырожденной матрицей [math]A[/math] ищется в виде:
Исходные данные: Матрица [math]A[/math] (элементы [math]a_{ij}[/math]), начальное приближение [math] x_0 [/math]
Вычисляемые данные: Приближенное решение уравнения [math]x_k[/math].
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
In mathematics, the generalized minimal residual method (usually abbreviated GMRES) is an iterative method for the numerical solution of a nonsymmetric system of linear equations. The method approximates the solution by the vector in a Krylov subspace with minimal residual. The Arnoldi iteration is used to find this vector.
The GMRES method was developed by Yousef Saad and Martin H. Schultz in 1986.[1] GMRES is a generalization of the MINRES method developed by Chris Paige and Michael Saunders in 1975. GMRES also is a special case of the DIIS method developed by Peter Pulay in 1980. DIIS is also applicable to non-linear systems.
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
2.2 Локальность данных и вычислений
2.2.1 Локальность реализации алгоритма
2.2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности
2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.4.1 Масштабируемость алгоритма
2.4.2 Масштабируемость реализации алгоритма
2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
2.6 Выводы для классов архитектур
2.7 Существующие реализации алгоритма
3 Литература
- ↑ 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).