计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
z2期
73-76
,共4页
对角占优算法%循环归约算法%三对角线性方程组%分布式存储%并行计算
對角佔優算法%循環歸約算法%三對角線性方程組%分佈式存儲%併行計算
대각점우산법%순배귀약산법%삼대각선성방정조%분포식존저%병행계산
Parallel Diagonal Dominant (PDD) algorithm%cyclic reduction algorithm%tridiagonal linear equations%distributed memory%parallel computing
针对并行求解三对角线性方程组的对角占优(PDD)算法在系数矩阵为弱对角占优时,近似处理引入误差较大,即使是采用迭代PDD算法,收敛速度仍然很慢的问题,提出了一种PDD算法的循环归约方案.该方案采用新的分解方法,生成修正值计算方程组仍为三对角线性方程组,且保持对角占优特性.在修正值计算中采用循环归约方法,随着归约算法展开,系统的对角占优迅速增强,适时忽略非对角元素,取得解的修正值.算法的计算复杂性与迭代PDD算法基本相当,通信复杂性略高于迭代PDD算法,但解的收敛速度显著高于迭代PDD算法.不仅如此,该算法还可直接应用于非对角占优三对角线性方程组的求解.
針對併行求解三對角線性方程組的對角佔優(PDD)算法在繫數矩陣為弱對角佔優時,近似處理引入誤差較大,即使是採用迭代PDD算法,收斂速度仍然很慢的問題,提齣瞭一種PDD算法的循環歸約方案.該方案採用新的分解方法,生成脩正值計算方程組仍為三對角線性方程組,且保持對角佔優特性.在脩正值計算中採用循環歸約方法,隨著歸約算法展開,繫統的對角佔優迅速增彊,適時忽略非對角元素,取得解的脩正值.算法的計算複雜性與迭代PDD算法基本相噹,通信複雜性略高于迭代PDD算法,但解的收斂速度顯著高于迭代PDD算法.不僅如此,該算法還可直接應用于非對角佔優三對角線性方程組的求解.
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