From 40fce941d84373d1812cc0d9e3fd8f44693ed710 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Adrian Kummerlaender Date: Mon, 13 Feb 2017 19:30:36 +0100 Subject: Add preconditioning, GMRES basics --- numerik_1.tex | 16 +++++++++++++++- 1 file changed, 15 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/numerik_1.tex b/numerik_1.tex index a86cce9..0b6b58b 100644 --- a/numerik_1.tex +++ b/numerik_1.tex @@ -331,7 +331,7 @@ Das Residuuum der $k$-ten Iterierten $u^k$: \vspace{-2mm} $$r^k=(I-AN)r^{k-1} = (I-AN)^kr^0$$ -Es gilt: $u^k \in u^0 + V_k$ mit $V_k = \mathcal{U}_k(NA,Nr^0)$ +Es gilt: $u^k \in u^0 + V_k$ mit $V_k = \mathcal{U}_k(NA,Nr^0)$ sowie $r^0 = b - Au^0$. Minimaleigenschaft der $k$-ten Iterierten bzgl. Norm $\|\cdot\|_\star$ auf $\R^n$: @@ -340,6 +340,10 @@ $$u^k = argmin\{\|v - A^{-1}b\|_\star : v \in V_k\}$$ Ein Krylov-Raum-Verfahren bzgl. einer Norm $\|\cdot\|_\star$ ist nur dann sinnvoll, wenn $u^k$ mit geringem, d.h. im Bereich von zwei Matrix-Vektormultiplikationen liegendem, numerischen Aufwand aus $u^{k-1}$ hervorgeht. +\subsection*{Vorkonditionierer} + +Anforderungen: $Nv$ sollte schnell zu berechnen sein, weiterhin sollte $N \approx A^{-1}$ möglichst gelten. + \subsection*{Bezüglich $A > 0$ konjugierte Vektoren} Vektoren $p, q \in \R^n$ sind konjugiert bzgl. $A > 0$ d.h. $A$-orthogonal, falls $Ap \perp q$, also $\skp{Ap,q}_2=\skp{p,q}_A=0$. @@ -355,4 +359,14 @@ Für positiv definite $A, N \in \R^{n \times n}$ sowie $b \in \R^n$ liefert das \subsection*{GMRES-Verfahren} +Das Verfahren des verallgemeinerten minimalen Residuum liefert die Lösung $Ax=b$ für $A \in GL_n(\R)$ und ist charakterisiert durch: + +\vspace{-4mm} +\begin{align*} + u^k :&= argmin\{\|N(b-Av)\|_2 : v \in V_k\} \\ + &= argmin\{\|NA(A^{-1}b-v)\|_2 : v \in V_k\} +\end{align*} + +Das GMRES-Verfahren ist also durch die nicht Skalarprodukt-induzierte Norm $\|NA\cdot\|_2$ induziert. + \section*{Interpolation} -- cgit v1.2.3