Un método de subespacio de Krylov Q-OR aleatorizado para resolver sistemas lineales no simétricos
Autores: Meurant, Gérard
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un método de subespacio de Krylov Q-OR aleatorizado para resolver sistemas lineales no simétricos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Métodos de Krylov
Método cuasi-ortogonal óptimo
Método de residuos mínimos generalizado
Esbozo de matriz
Reducción de dimensiones
Algoritmo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Los métodos iterativos más populares para resolver sistemas lineales no simétricos son los métodos de Krylov. Recientemente, se introdujo un método Quasi-ORtogonal óptimo (Q-OR), que produce las mismas normas residuales que el método de Mínimo Residual Generalizado (GMRES), siempre que GMRES no se esté estancando. En este documento, estudiamos cómo introducir el esbozo de matrices en este algoritmo. Nos permite reducir la dimensión del problema en uno de los pasos principales del algoritmo.
Descripción
Los métodos iterativos más populares para resolver sistemas lineales no simétricos son los métodos de Krylov. Recientemente, se introdujo un método Quasi-ORtogonal óptimo (Q-OR), que produce las mismas normas residuales que el método de Mínimo Residual Generalizado (GMRES), siempre que GMRES no se esté estancando. En este documento, estudiamos cómo introducir el esbozo de matrices en este algoritmo. Nos permite reducir la dimensión del problema en uno de los pasos principales del algoritmo.