conjugate-gradient पर टैग किए गए जवाब

बीएफजीएस और अनुकूलन के लिए संयुग्म ढाल के बीच चयन करते समय मुझे क्या विचार करना चाहिए? इन चरों के साथ मैं जिस कार्य को करने की कोशिश कर रहा हूं वह घातीय कार्य हैं; हालाँकि, वास्तविक उद्देश्य फ़ंक्शन में अन्य चीजों के साथ एकीकरण शामिल है, और यदि यह …

25 optimization  conjugate-gradient 

जैसा कि मैं इसे समझता हूं, समीकरणों के रैखिक प्रणालियों को हल करने के लिए पुनरावृत्ति विधियों की दो प्रमुख श्रेणियां हैं: स्थिर विधियाँ (जैकोबी, गॉस-सीडेल, एसओआर, मल्टीग्रिड) क्रायलोव सबस्पेस विधि (कंजुगेट ग्रेडिएंट, जीएमआरईएस, आदि) मैं समझता हूं कि अधिकांश स्थिर तरीके त्रुटि के फूरियर मोड को पुनरावृत्त करने (सुचारू …

24 linear-algebra  convergence  krylov-method  conjugate-gradient 

मुझे उन मामलों में दिलचस्पी है जहाँ Conjugate ग्रेडिएंट GMRES विधि से बहुत बेहतर काम करता है। सामान्य तौर पर, सीजी एसपीडी (सममित-सकारात्मक-निश्चित) के कई मामलों में बेहतर विकल्प है क्योंकि इसमें सीजी के लिए अभिसरण दर पर कम भंडारण और सैद्धांतिक बाध्यता की आवश्यकता होती है जो जीएमआरईएस से …

17 linear-solver  conjugate-gradient  gmres 

मैं संयुग्म ढाल (CG) विधि का उपयोग कर एक विशाल विरल धनात्मक निश्चित मैट्रिक्स A के लिए को हल कर रहा हूं । समाधान के दौरान उत्पादित जानकारी का उपयोग करके ए के निर्धारक की गणना करना संभव है ?अ x = खAx=bAx=bएAAएAA

11 linear-algebra  optimization  krylov-method  conjugate-gradient 

एक परियोजना के लिए, मुझे इन दो तरीकों को लागू करना होगा और तुलना करना होगा कि वे विभिन्न कार्यों पर कैसे प्रदर्शन करते हैं। ऐसा लगता है कि संयुग्मक ढाल विधि के लिए रेखीय समीकरणों के सिस्टम को हल करना है Ax=bAx=b A\mathbf{x} = \mathbf{b} जहाँ AAA एक n-by-n …

11 optimization  conjugate-gradient 

मेरा एक उद्देश्य कार्य है EEE एक मूल्य पर निर्भर ϕ(x,t=1.0)ϕ(x,t=1.0)\phi(x, t = 1.0), कहाँ पे ϕ(x,t)ϕ(x,t)\phi(x, t)एक PDE के लिए समाधान है। मैं अनुकूलन कर रहा हूंEEEपीडीई की प्रारंभिक स्थिति में ढाल वंश द्वारा :ϕ(x,t=0.0)ϕ(x,t=0.0)\phi(x, t = 0.0)। यानी मैं अपडेट करता हूंϕ(x,t=0.0)ϕ(x,t=0.0)\phi(x, t = 0.0)और फिर मेरे अवशिष्ट …

9 optimization  pde  conjugate-gradient 

चलो A∈Rn×nA∈Rn×nA\in \mathbb{R}^{n\times n}, सममित और सकारात्मक निश्चित। मान लीजिए कि यह लेता हैmmm एक वेक्टर से गुणा करने के लिए काम की इकाइयाँ AAA। यह सर्वविदित है कि CG एल्गोरिथ्म पर प्रदर्शन कर रहा हैAAA शर्त संख्या के साथ κκ\kappa की आवश्यकता है O(mκ−−√)O(mκ)\mathcal{O} (m\sqrt{\kappa}), काम की इकाइयाँ। अब, …

9 conjugate-gradient 

मैं को हल करना चाहता हूं जहां मेरी कठोरता मैट्रिक्स है। हालांकि कुछ अड़चनें गायब हो सकती हैं इसलिए कुछ कठोर शरीर की गति अभी भी सिस्टम में मौजूद हो सकती है (ईजेनवल्यू शून्य के कारण)। चूंकि मैं लीनियर सिस्टम को हल करने के लिए सीजी का उपयोग कर रहा …

9 finite-element  iterative-method  conjugate-gradient