Polinom önkoşullarının mevcut durumu nedir?


15

Polinom önkoşullarına ne olduğunu merak ediyorum. Onlarla ilgileniyorum, çünkü matematiksel açıdan nispeten zarif görünüyorlar, ancak krylov yöntemleri ile ilgili anketlerde okuduğum kadarıyla, genellikle önkoşullar olarak çok zayıf performans gösteriyorlar. Saad ve van der Host'un ifadesiyle, "Bu tekniklere şu anki ilgi ortadan kalktı" (Burada) . Bununla birlikte, yakın geçmişte çok çekirdekli ve GPU hesaplamalarının kullanımları olmuştur.

Birisi bana bu yöntemlerin hala hangi bağlamlarda hala hayatta olduğunu ve teknolojinin şu anki durumu hakkında iyi bir anketin nerede bulunabileceğini söyleyebilir veya açıklayabilir mi?


Arxiv hakkında yeni bir makale ( arxiv.org/pdf/1806.08020.pdf ) Arnoldi için polinom önkoşullarını araştırıyor. Özellikle, çeşitli problemler üzerinde test ederler ve iyi hızlanırlar. Onlar, polinom önkoşullaması nedeniyle vektör işlemlerindeki azalmanın "yüksek performanslı bilgisayarlarda iletişimden kaçınan özdeğer hesaplaması için büyük umut vaat ettiği" sonucuna varmışlardır. Ben yazarlardan biri değilim.
amarney

Yanıtlar:


12

Makul bir şekilde gerçekleştirmek için polinom önkoşullarının oldukça doğru spektral tahminlere ihtiyacı vardır. Kötü koşullu eliptik problemler için en küçük özdeğerler genellikle Chebyshev gibi yöntemler optimal olmaktan uzak olacak şekilde ayrılır. Polinom yöntemlerinin en ilginç özelliği, herhangi bir iç ürüne ihtiyaç duymamasıdır.

Bu polinom kullanmak aslında oldukça popüler Mıskalalar Multigrid içinde. Bir ön koşullandırıcının ana farkı, daha pürüzsüz olanın spektrumun sadece bir kısmını hedeflemesi gerektiğidir . Örneğin, PETSc'nin multigridinde bir polinom daha pürüzsüz varsayılan değerdir. Karşılaştırma için bakınız Adams ve ark., Paralel çoklugrid pürüzsüz: polinom ve Gauss-Seidel (2003) .

Polinom önkoşulları sadece indirgeme sıklığını azaltmak için kullanılabilir. Her bir matris için yeniden ayarlanmaları gerekse de, indirimlerin pahalı olduğu donanımda (büyük süper bilgisayarlarda ortak) tasarruflar önemli olabilir. Daha fazla bilgi için McInnes, Smith, Zhang ve Mills, Hiyerarşik ve İç İçe Krylov Yöntemleri (2012) konusuna bakın.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.