x
هدف البحث
بحث في العناوين
بحث في المحتوى
بحث في اسماء الكتب
بحث في اسماء المؤلفين
اختر القسم
موافق
تاريخ الرياضيات
الاعداد و نظريتها
تاريخ التحليل
تار يخ الجبر
الهندسة و التبلوجي
الرياضيات في الحضارات المختلفة
العربية
اليونانية
البابلية
الصينية
المايا
المصرية
الهندية
الرياضيات المتقطعة
المنطق
اسس الرياضيات
فلسفة الرياضيات
مواضيع عامة في المنطق
الجبر
الجبر الخطي
الجبر المجرد
الجبر البولياني
مواضيع عامة في الجبر
الضبابية
نظرية المجموعات
نظرية الزمر
نظرية الحلقات والحقول
نظرية الاعداد
نظرية الفئات
حساب المتجهات
المتتاليات-المتسلسلات
المصفوفات و نظريتها
المثلثات
الهندسة
الهندسة المستوية
الهندسة غير المستوية
مواضيع عامة في الهندسة
التفاضل و التكامل
المعادلات التفاضلية و التكاملية
معادلات تفاضلية
معادلات تكاملية
مواضيع عامة في المعادلات
التحليل
التحليل العددي
التحليل العقدي
التحليل الدالي
مواضيع عامة في التحليل
التحليل الحقيقي
التبلوجيا
نظرية الالعاب
الاحتمالات و الاحصاء
نظرية التحكم
بحوث العمليات
نظرية الكم
الشفرات
الرياضيات التطبيقية
نظريات ومبرهنات
علماء الرياضيات
500AD
500-1499
1000to1499
1500to1599
1600to1649
1650to1699
1700to1749
1750to1779
1780to1799
1800to1819
1820to1829
1830to1839
1840to1849
1850to1859
1860to1864
1865to1869
1870to1874
1875to1879
1880to1884
1885to1889
1890to1894
1895to1899
1900to1904
1905to1909
1910to1914
1915to1919
1920to1924
1925to1929
1930to1939
1940to the present
علماء الرياضيات
الرياضيات في العلوم الاخرى
بحوث و اطاريح جامعية
هل تعلم
طرائق التدريس
الرياضيات العامة
نظرية البيان
Conjugate Gradient Method on the Normal Equations
المؤلف: Barrett, R.; Berry, M.; Chan, T. F.; Demmel, J.; Donato, J.; Dongarra, J.; Eijkhout, V.; Pozo, R.; Romine, C.; and van der Vorst, H
المصدر: Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods, 2nd ed. Philadelphia, PA: SIAM, 1994. http://www.netlib.org/linalg/html_templates/Templates.html.
الجزء والصفحة: ...
30-11-2021
1196
The conjugate gradient method can be applied on the normal equations. The CGNE and CGNR methods are variants of this approach that are the simplest methods for nonsymmetric or indefinite systems. Since other methods for such systems are in general rather more complicated than the conjugate gradient method, transforming the system to a symmetric definite one and then applying the conjugate gradient method is attractive for its coding simplicity.
CGNE solves the system
(1) |
for and then computes the solution
(2) |
CGNR solves
(3) |
for the solution vector , where
(4) |
If a system of linear equations has a nonsymmetric, possibly indefinite (but nonsingular) coefficient matrix, one obvious attempt at a solution is to apply the conjugate gradient method to a related symmetric positive definite system . While this approach is easy to understand and code, the convergence speed of the conjugate gradient method now depends on the square of the condition number of the original coefficient matrix. Thus the rate of convergence of the conjugate gradient procedure on the normal equations may be slow.
Several proposals have been made to improve the numerical stability of this method. The best known is by Paige and Saunders (1982) and is based upon applying the Lanczos method to the auxiliary system
(5) |
A clever execution of this scheme delivers the factors and of the LU decomposition of the tridiagonal matrix that would have been computed by carrying out the Lanczos procedure with .
Another means for improving the numerical stability of this normal equations approach is suggested by Björck and Elfving (1979). The observation that the matrix is used in the construction of the iteration coefficients through an inner product like leads to the suggestion that such an inner product be replaced by .
REFERENCES:
Barrett, R.; Berry, M.; Chan, T. F.; Demmel, J.; Donato, J.; Dongarra, J.; Eijkhout, V.; Pozo, R.; Romine, C.; and van der Vorst, H. Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods, 2nd ed. Philadelphia, PA: SIAM, 1994. http://www.netlib.org/linalg/html_templates/Templates.html.
Björck, A. and Elfving, T. "Accelerated Projection Methods for Computing Pseudo-Inverse Solutions of Systems in Linear Equations." BIT 19, 145-163, 1979.
Paige, C. and Saunders, M. "LSQR: An Algorithm for Sparse Linear Equations and Sparse Least Squares." ACM Trans. Math. Soft. 8, 43-71, 1982.