From c15116bce269b2aa7398e83c52e400bd7f915f30 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Adrian Kummerlaender Date: Mon, 13 Feb 2017 19:19:58 +0100 Subject: Add Krylov-space, conjugate gradient basics --- numerik_1.tex | 36 ++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 34 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/numerik_1.tex b/numerik_1.tex index a6f1e48..a86cce9 100644 --- a/numerik_1.tex +++ b/numerik_1.tex @@ -90,6 +90,10 @@ $\|A\|_2 = \|A^H\|_2$, $\|A^H A\|_2 = \|A\|_2^2$ $\|Q A\|_2 = \|A\|_2$ für unitäre $Q$. +\subsection*{Induzierte Normen} + +Für $A \in \R^{n \times n}$ mit $A > 0$ ist $\skp{z,z}_A := \skp{Az,z}_2$ ein Skalarprodukt auf $\R^n$. Dieses induziert die Energienorm $\|z\|_A = \sqrt{\skp{z,z}_A}$. + \subsection*{Kondition einer Matrix} Für $A \in \K^{n \times n} \in GL_n{\R}$, $\|\cdot\|$ induzierte Matrixnorm: @@ -315,11 +319,39 @@ Für $A = D - L - R$: $M^{GS} = (D - L)^{-1}R$, $N^{GS} = (D - L)^{-1}$. -\subsection*{Krylow-Raum-Verfahren} +\subsection*{Krylov-Raum-Verfahren} + +Der Krylov-Raum $m$-ter Ordnung bzgl. $B$ und $v$: +\vspace{-4mm} $$\mathcal{U}_m(B,v) := spann\{v,Bv,B^2v, \cdots, B^{m-1}v\} \subset \R^n$$ -\subsection*{cg-Verfahren} +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 $V_k = \mathcal{U}_k(NA,Nr^0)$ + +Minimaleigenschaft der $k$-ten Iterierten bzgl. Norm $\|\cdot\|_\star$ auf $\R^n$: + +\vspace{-2mm} +$$u^k = argmin\{\|v - A^{-1}b\|_\star : v \in V_k\}$$ + +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*{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 $\skp{Ap,q}_2=\skp{p,q}_A=0$. + +\subsection*{CG-Verfahren} + +Das Verfahren der konjugierten Gradienten ist durch die Energienorm charakterisiert und definiert als: + +\vspace{-2mm} +$$u^k = argmin\{\|v-A^{-1}b\|_A : v \in V_k\}$$ + +Für positiv definite $A, N \in \R^{n \times n}$ sowie $b \in \R^n$ liefert das CG-Verfahren nach spätestens $n$ Schritten $A^{-1}b$. Eigentlich ist es bei exakter Arithmetik also ein direkter Verfahren, wird aber durch früheren Abbruch als iteratives Verfahren verwendet. \subsection*{GMRES-Verfahren} -- cgit v1.2.3