Resumen

Muchos sistemas lineales grandes y dispersos pueden resolverse eficientemente mediante los métodos GMRES reiniciado y CMRH Sadok 1999. El método CMRH(m) es menos costoso y requiere un poco menos de almacenamiento que GMRES(m). Pero, al igual que GMRES, el método CMRH reiniciado puede no converger. Para remediar este defecto, este trabajo presenta un preacondicionador polinómico para el algoritmo basado en CMRH. Se dan experimentos numéricos para mostrar que el preacondicionador polinómico es bastante simple y fácil de construir y el CMRH(m) preacondicionado con el preacondicionador polinómico tiene mejor rendimiento que el CMRH(m).

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:preacondicionador polinomial, cmrh(m, métodos cmrh sadok, sistemas lineales dispersos, gmres, método cmrh, experimentos numéricos, mejor rendimiento, menos almacenamiento, cmrh
• Keywords:polynomial preconditioner, cmrh(m, cmrh methods sadok, sparse linear systems, gmres, cmrh method, numerical experiments, better performance, less storage, cmrh