Resumen

Proporcionamos una mejora MRILDU a ILUT para sistemas lineales dispersos generales en el artículo. La mejora se basa en la consideración de que los elementos relativamente grandes deben mantenerse lo más bajos posible. Para lograrlo, se utilizan dos esquemas. En primer lugar, se utiliza la factorización LDU incompleta en lugar de LU incompleta. Además, se calculan múltiples filas a la vez, y luego se aplica el descarte a estas filas para extraer los elementos relativamente grandes en magnitud. La factorización LDU incompleta no solo es más justa cuando hay grandes diferencias entre los elementos de los factores, sino que también es más natural para el posterior descarte en múltiples filas. Y el descarte en múltiples filas es más rentable, ya que puede haber grandes diferencias entre los elementos en diferentes filas en cada factor. El MRILDU proporcionado es comparable a ILUT en requisitos de almacenamiento y complejidad computacional. Y los experimentos para sistemas lineales dispersos de la Colección de Matrices Dispersas UF, simulación de fusión con restricc

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Mejora; MRILDU; ILUT; Sistemas lineales dispersos; LDU incompleto; Eliminación
• Keywords:Improvement; MRILDU; ILUT; Sparse linear systems; Incomplete LDU; Dropping