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xjw0413銅蟲 (初入文壇)
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[交流]
【討論】預(yù)調(diào)件共軛梯度法(PCG) 已有4人參與
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有限元計算經(jīng)常碰到大型稀疏矩陣,由于此類線性方程組通常條件數(shù)是比較大的,方程組的性態(tài)不好,所以最好用迭代方法求解,比方說是預(yù)調(diào)件共軛梯度法,但此方法在選擇預(yù)調(diào)件矩陣時似乎沒有一個同一的標(biāo)準(zhǔn),大多推薦的是采用incomplete LU decomposition做為預(yù)調(diào)件矩陣。incomplete LU decomposition的計算方法似乎又有很多種。 1. incomplete LU decomposition 的計算時間應(yīng)該比 LU decomposition要快速的多吧,不然直接用LU decomposition不就解出來了嗎,又何必再來PCG迭代呢? 2. 采用PCG方法的前提應(yīng)該是系數(shù)矩陣對稱、正定吧,因為其原理是一個相當(dāng)于勢函數(shù)的東西取極小值。那對于非正定的系數(shù)矩陣能求解嗎,我構(gòu)造了幾個非正定的,有的似乎是能夠收斂到正確結(jié)果的。 希望各位蟲用解答和討論。 |

鐵桿木蟲 (正式寫手)
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注意一點,通常選擇preconditioner的時候一個常規(guī)的做法就是選擇一個系數(shù)矩陣的近似,這樣的話,條件預(yù)優(yōu)后得到的矩陣就會接近于單位矩陣。 假定使用LU分解,然后用L和U的乘積作為P,那么實際上就是就是用系數(shù)矩陣自身作為P,亦即條件預(yù)優(yōu)后的矩陣嚴(yán)格地等于單位矩陣。這是最理想的情況,但是,事實上這么做沒有任何意義,因為已經(jīng)有LU分解,那么可以直接用這個分解求解原方程組,只需要簡單的向前向后代入就足夠,無需使用CG這樣的迭代方法。 這里使用ILU(不完全的LU分解)是因為LU分解代價太大,尤其是對于大規(guī)模線性方程組而言。ILU分解得到的L和U作乘積之后可以充當(dāng)系數(shù)矩陣的近似,按照之前所說的,也就是P的一種理想選擇。 你可以看看ILU分解的具體做法,Yousef Saad的Iterative methods for sparse linear systems一書里面有專門的章節(jié)介紹,有空可以看看。這是本很好的書,在作者的個人主頁可以直接下載(http://www-users.cs.umn.edu/~saad/PS/all_pdf.zip)。 |
鐵桿木蟲 (正式寫手)
銅蟲 (初入文壇)

鐵桿木蟲 (正式寫手)
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在特定精度下終止程序?qū)嶋H上就是在一定的子空間內(nèi)取得了解的近似。我的意思是你得到看似正確的解可能是因為這個子空間還沒有包含任何系數(shù)矩陣的負(fù)曲率方向,這種情況下能得到滿足精度要求的一個近似解似乎也很自然。一旦偵測到一個負(fù)的方向,迭代序列很可能因此發(fā)散。具體的表現(xiàn)是什么,還是需要比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)?傊@種情況下用CG得到的結(jié)果是沒有說服力的,這個不是改變終止準(zhǔn)則就能修正的。 |
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