GMRES(m)算法在弹性边界元法中的应用

将基于Galerkin原理的GMRES(m)算法应用于边界元法求解大型弹性问题的计算中,使边界积分节点的划分更具任意性,实例计算结果表明,该算法比有限元法求解更精确,高效.     

算法VGMRES(m)中Householder变换的一种确定方法

为克服算法GMRES(m)解线性系统Ax＝f过程中可能出现的收敛缓慢或不收敛,文章[1]提出了改进的GMRES(m)算法;VGMRES(m),并指出VGMRES(m)的收敛速度与算法过程中所取的Householder变换Q有很大关系,恰当的变换可以加快收敛速度．本文从分析GMRES(m)不收敛的原因出发,给出一种确定变换Q的方法,保证VGMRES(m)收敛．     

GMRES（m）算法在弹性边界元法中的应用

将基于Galerkin原理的GMRES（m）算法应用于边界元法求解大型弹性问题的计算中，使边界积分节点的划分更具任意性，实例计算结果表明，该算法比有限元法求解更精确，高效。     

GMRES(m)算法在离散不适定问题中的应用

基于投影方法的规划算法——Krylov子空间技术,研究了离散不适定正则化和Krylov子空间广义极小残余算法(GMRES(m))的基本理论,特别是残余向量与Krylov子空间的关系。利用离散不适定正则化方法,将不适定问题转化为适定问题,利用广义极小残余算法对此适定问题进行数值求解。数值结果表明该算法是可靠和有效的。     

基于FMM的Krylov子空间IGMRES(m)新算法及其应用

研究了Krylov子空间GMRES(m)算法的基本理论,提出一种基于FMM的Krylov子空间截断型IGMRES(m)新算法.给出三物体弹性摩擦接触算例,计算结果表明,所提出算法在保证计算精度的前提下,可以大大减少迭代次数,显著提高计算效率.     

变电站关键设备工频电场计算的预条件处理GMRES(m)边界元法

在计算大尺度变电站关键设备工频电场时,传统方法效率低、性能差,计算困难。针对常规方法在大尺度工频电场计算中的瓶颈问题,提出了一种提高变电站关键设备三维电场分布计算效率的预条件GMRES(m)边界元法。阐述了预条件GMRES(m)迭代边界元法的基本原理及实现方法,并针对500 kV变电站中部分关键设备周围电场分布进行了计算与比较分析。结果表明,预条件GMRES(m)边界元法经过预条件处理电位系数矩阵后,收敛速度快、残值收敛速度快、迭代次数少;在不降低计算精度的前提下,计算时间明显优越于直接迭代法;在满足工程     

加速广义极小残余新算法

研究了Krylov子空间广义极小残余算法（GMRES（m））的基本理论,特别是残余向量与Krylov子空间的关系．根据残余向量所满足的代数方程组,深入探讨算法的收敛性质与所选择的子空间的关系,指出大大量按模很小的特征值对应的特征向量的存在会降低算法的收敛速度,从而提出一种利用按模很小的特征值对应的特征向量扩充Krylov子空间的加速广义极小残余算法（AGMRES（m））、理论分析和数值结果都表明,算法是可靠和有效的．     

一种加权的Simpler GMRES算法

GMRES方法是求解大规模非对称稀疏线性方程组最常用的方法,实际应用中存在着许多对标准GMRES进行改进的算法,比如Simpler GMRES和Weighted GMRES.Simpler GMRES通过改进GMRES中基的生成过程来减小计算量,同时保持较好的收敛性,Weighted GMRES是采用加权技术来加快GMRES方法的收敛速度,但是增加了计算量.本文提出了一种新称为Weighted Simpler GMRES的方法,它以Simpler GMRES方法为基础,结合Weighted GMRES方法得到.实验表明,对某些问题,Weighted Simpler GMRES方法的收敛性优于Simpler GMRES和GMRES,计算量小于Weighted GMRES.     

关于非局部扩散模型的一种快速预处理算法

变系数非局部扩散模型可以被一种快速配置法进行有效的数值离散。离散后得到一个系数矩阵具有Toeplitz结构且稠密的线性方程组。由于系数矩阵是非对称的,该线性方程组可以用广义极小残量法(GMRES)方法求解。为了提高GMRES方法的收敛率,构造了系数矩阵的Toeplitz及循环预处理子,并提出了预处理GMRES方法求解该线性方程组。数值算例也表明了该预处理算法的有效性。     

一个自适应预处理的CRS算法

共轭残量平方算法(CRS)是最近提出求解大型稀疏非对称线性方程组的一个有效Krylov子空间方法.然而,在一些实际问题中CRS算法常常收敛不规则、很慢、甚至停滞.为解决此问题,提出一个自适应预处理技术,该技术由CRS算法的迭代过程中嵌入几步GMRES(m)迭代构造而成,最后,数值验证新算法的有效性.     

变电站关键设备工频电场计算的预条件处理GMRES(m)边界元法

在计算大尺度变电站关键设备工频电场时,传统方法效率低、性能差,计算困难。针对常规方法在大尺度工频电场计算中的瓶颈问题,提出了一种提高变电站关键设备三维电场分布计算效率的预条件GMRES(m)边界元法。阐述了预条件GMRES(m)迭代边界元法的基本原理及实现方法,并针对500kV变电站中部分关键设备周围电场分布进行了计算与比较分析。结果表明,预条件GMRES(m)边界元法经过预条件处理电位系数矩阵后,收敛速度快、残值收敛速度快、迭代次数少;在不降低计算精度的前提下,计算时间明显优越于直接迭代法;在满足工程误差和提高计算效率的同时,预条件GMRES(m)边界元法更适合于计算大尺度变电站关键设备的工频电场。     

三维边界元寄生参数提取中的有效预条件方法

为研究集成电路中金属互连线的寄生效应对电路性能产生的影响,分析了三维边界元计算的预条件迭代求解问题,针对寄生参数提取中涉及的复杂多区域边界元计算,提出两种基于MN (mesh neighbor)方法的有效GMRES (generalized minimal residual)预条件.对大量来自实际版图提取实例的计算表明 该预条件方法使方程求解过程迅速收敛,迭代次数与求解时间比对角线逆预条件减少约30%或更多.     

右端多项式预处理GMRES算法

利用GMRES(m)残量多项式的互补性理论定义矩阵M-1,对方程组进行右端预处理,建立了右端多项式预处理GMRES算法。并证明在一定条件下,M-1能有效地降低矩阵条件数,保证新算法的收敛效果。     

一种求解位移方程组问题的加权简化广义最小残量算法

结合加权策略和简化的广义最小残量算法(GMRES),提出可有效求解位移线性方程组的加权简化GMRES算法,并给出加权简化GMRES算法与简化GMRES算法之间的联系与性质,最后数值算例给出了新算法的有效性.     

一种改进的混合广义极小剩余算法

N．M．Nachtigal,L．ReichelandL．N．Trefethen提出了一种新颖的求解大型非对称线性方程组的混合迭代思想,称为混合广义极小剩余算法（Hybrid GMRES）。该算法是在存储空间足够充裕的前提下,节省计算时间的一种有效算法,但它的收敛性从理论上得不到保证。从某种程度上说Hybrid GMRES是一种经验性的算法,在求解过程中可能导致收敛缓慢或不收敛．为了提高混合Hybrid GMRES算法的实用性,本文利用GMRES（m）本身构造出多项式预处理因子,并提出如下的一种称为改进的混合广义极小剩余算法（Improved Hybrid GMRES（m））。数值试验表明,新算法容易实现,且能够以一个较小的步长快速的收敛到一个预定的精确度,在减少计算量的同时,很好地克服了Hybrid GMRES算法的缺陷。     

一种加权块simpler GMRES算法及应用

【目的】为了更加稳定地快速求解非对称多右端项线性方程组,解决实际应用问题。【方法】有效利用加权策略和分析基底条件数,对块simpler GMRES方法进行了改进。【结果】提出加权块simpler GMRES算法,并对算法的数值稳定性进行分析,得出初始块残量的单位化是新算法数值稳定的关键,以及加权矩阵的一个不变性质。【结论】数值算例表明新算法具有良好的稳定性,能快速稳定地求解目标方程组。     

基于近似牛顿方向的多区域互联系统的解耦潮流算法

针对大规模电网潮流计算提出了一种基于近似牛顿方向的解耦算法。在收敛判据保证前提下,对弱耦合系统能够实现完全解耦;对强耦合系统,不能实现解耦,但可以以子区域雅克比矩阵为预处理器,以近似牛顿方向为初值,采用GMRES算法,能很快得到方程组解。避免了较为复杂的谱半径求解,对解耦判据进行实用化处理。采用IEEE354节点系统,验证了算法的可行性和有效性,表明该算法非常适合大电网潮流计算。     

融合Nystr(o)m方法的谱聚类算法(NSDcut)的图像分割

为了克服谱聚类算法SDcut在计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量时,比较耗时的缺点,提出了融合Nystr(o)m方法的SDcut算法NSDcut,并应用于图像分割.该算法采用Nystr(o)m方法构建相似度矩阵和计算相似度矩阵的特征向量,并用这些特征向量通过矩阵运算降低了SDcut算法中的相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的阶,从而降低SDcut算法的时间复杂度.实验结果表明:NSDcut算法提高了SDcut算法的运行速度,同时也具有SDcut算法的聚类性能.     

一类涡流控制问题的新的预处理子

构造了一类多调和涡流最优化控制问题(MECOC)的新的预处理子.结合新的预处理子对系数矩阵进行预处理后使用Krylov子空间方法,如GMRES方法求解,并分析了预处理矩阵的特征值分布情况.数值实验验证了理论结果的正确性,并说明了新的预处理子的有效性.     

用于大规模断裂分析的快速多极边界元法

将快速多极算法(FMM)应用到边界元法(BEM)中,对断裂力学问题进行大规模计算.基于对偶边界积分方程(DBIE)构造代数方程组,采用广义极小残值迭代法(GMRES)求解.利用自适应四叉树结构执行快速多极算法,系数矩阵不需要显式存储,与未知量向量的乘积通过树结构的递归操作获得,计算复杂度与存储需求均缩减为O(N)(N为问题的自由度数).此外,该文提出了一种改进的预条件方案,使GMRES的求解时间与内存消耗进一步降低.数值算例表明: 该方案在保证精度的前提下,使计算规模与计算效率有可观的提高;算例的最大规模达到了300万自由度.