Resumen

Este documento presenta una técnica para la generación de precondicionadores inversos dispersos basados en las matrices de acoplamiento de campo cercano de las simulaciones del método de los momentos en las que la geometría se ha dividido en términos de regiones. Se utiliza un parámetro de distancia para determinar el patrón de sparsity del precondicionador. Las filas del preacondicionador se calculan en grupos a la vez, según el número de incógnitas contenidas en cada región de la geometría. Dos umbrales de filtrado permiten considerar sólo los términos de acoplamiento con un peso significativo para una generación más rápida del precondicionador y almacenar sólo los coeficientes más significativos del precondicionador para disminuir la memoria requerida. La generación del precondicionador implica el cálculo de tantos problemas lineales de mínimos cuadrados independientes como el número de regiones en las que se divide la geometría, lo que da lugar a unas propiedades de escalabilidad muy buenas en cuanto a su paralelización.

• Materias:Minería de datos Propagación de ondas Radiofrecuencia Teoría de Antenas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Data mining Wave propagation Radio frequency Antenna theory Radio frequency waves
• Palabras claves:términos de región, coeficiente significativo del precondicionador, número de región, generación de sparse, métodos de momento, precondicionador, buena propiedad de escalabilidad, matriz de métodos, problema de mínimos cuadrados, número de incógnitas
• Keywords:terms of region, significant preconditioner coefficient, number of region, generation of sparse, methods of moment, preconditioner, good scalability property, matrix of methods, least square problem, number of unknown