并行ILU分解及其在迭代法上的应用

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该文的研究对象是不完全LU分解预处理技术和其在迭代法上的应用.首先作者介绍预条件子产生的背景-Krylov子空间迭代法的主要思想,对其中两种具有代表性的算法CG法和GMRES法的实现框架以及收敛特性做一简要回顾.预条件子的几种选取方法作者也做了简要介绍,其中不完全LU分解是讨论的重点,作者给出一章专门叙述其基本思想和形式.对于不完全LU分解并行化的研究,作者从矩阵排序和矩阵划分入手,因为矩阵划分的好坏直接关系到并行算法的通讯量大小,而排序是目前开发并行性的主要途径.多消去的ILU算法(ILUM)利用独立集排序的思想-独立集节点对应的矩阵行在一次消去操作中可以同时消去,因为它们相互之间没有关系-在一定程度上提高了分解的并行性.ILUM并行实现的困难在于矩阵的有效划分和并行寻找最大独立集,这两个阶段将为以后的迭代打下基础;在并行迭代的过程中,三角系统的并行求解效率对迭代的时间影响最大,而它的实现方式与不完全LU分解阶段的通讯模式和数据结构直接相关.他们对它们的并行实现做了详细讨论,并给了可行的方案.最后,数值实验的结果证明了他们的并行ILU算法可以有效地应用到迭代法上.
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