1) Newton-GMRES algorithm
Newton-GMRES算法
2) GMRES(m) algorithm
GMRES(m)算法
1.
After the comparison with the result from the parallel GMRES(m) algorithm,it shows that this designed parallel algorithm can reduce the iteration frequency,shorten the computing time and obtain better speedup ratio and computing efficiency at the premise of assuring the computation precision.
与并行GMRES(m)算法的运行结果进行比较表明,新算法在保证计算精度的前提下,可以减少迭代次数,缩短计算时间,有很好的加速比和计算效率。
3) GMRES (generalized minimal residual) algorithm
GMRES(generalizedminimalresidual)算法
5) GMRES
GMRES算法
1.
A Preconditioner for the Restarted GMRES Method;
一种预条件的再开始的GMRES算法
2.
The methods include LU-SGS,Gauss-Seidel point-relaxation,line-relaxation and GMRES preconditioned with each of the three others.
结果表明,右端项采用Steger-Warming无粘通矢量的收敛性优于其他通失量方法,采用了准确的解析雅克比矩阵的点、线松弛的收敛速度优于LU-SGS,以线松弛为预处理的GMRES算法具有良好的收敛特性。
6) Newton-GMRES (m)
Newton-GMRES(m)
补充资料：Newton method for convergence
分子式：
CAS号：
性质：一种非线性方程迭代求解方法。利用方程表达式函数的一个点产生一条切线去逼近该函数曲线，进行逐次迭代求解直至收敛。如果方程形式为f(x)=0，则迭代公式为：其中k为迭代次数，f′[x(k)]为f(x)在x(k)点的导数值。这种方法需要设置一个初值点。
CAS号：
性质：一种非线性方程迭代求解方法。利用方程表达式函数的一个点产生一条切线去逼近该函数曲线，进行逐次迭代求解直至收敛。如果方程形式为f(x)=0，则迭代公式为：其中k为迭代次数，f′[x(k)]为f(x)在x(k)点的导数值。这种方法需要设置一个初值点。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条