Resumen

El método CMRH global reiniciado (Gl-CMRH()) (Heyouni, 2001) es un método atractivo para sistemas lineales con múltiples lados derechos. Sin embargo, Gl-CMRH() puede converger lentamente o incluso estancarse debido a un espacio de Krylov limitado. Para mejorar esta desventaja, se presenta una variante precondicionada polinomial de Gl-CMRH(). Se proporciona un resultado teórico para el caso cuadrado que asegura que el número de reinicios puede reducirse con valores crecientes del grado polinomial. Experimentos numéricos de aplicaciones reales se utilizan para validar la efectividad del método propuesto.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Reiniciado; Método cmrh global; Sistemas lineales; Múltiples lados derechos; Variante precondicionada polinomial; Experimentos numéricos
• Keywords:Restarted; Global cmrh method; Linear systems; Multiple right-hand sides; Polynomial preconditioned variant; Numerical experiments