Pertanyaan yang diberi tag «multigrid»

Pendekatan untuk memecahkan sistem persamaan dengan memproyeksikan masalah dari representasi skala halus ke yang lebih kasar. Representasi kasar umumnya memiliki lebih sedikit ketidaktahuan, membuatnya lebih cepat untuk diselesaikan daripada masalah aslinya. Solusi kasar kemudian dapat diproyeksikan kembali ke masalah yang lebih halus sebagai tebakan awal dari solusi untuk masalah yang lebih halus.

Apakah ada pemecah pemrograman nonlinier berkualitas tinggi untuk Python?
Saya memiliki beberapa masalah optimisasi global non-cembung yang menantang untuk dipecahkan. Saat ini saya menggunakan MATLAB's Optimization Toolbox (khusus, fmincon()dengan algoritma = 'sqp'), yang cukup efektif . Namun, sebagian besar kode saya menggunakan Python, dan saya ingin melakukan optimasi dengan Python juga. Apakah ada pemecah NLP dengan binding Python yang …



metode multigrid untuk menyelesaikan PDE
Saya perlu penjelasan sederhana tentang Metode Multigrid atau beberapa literatur tentang ini. Saya kenal dengan metode iterasi termasuk BiCGStab, CG, GS, Jacobi dan prekondisi, tetapi saya pemula dengan metode multigrid. Adakah yang bisa menjelaskan hal ini secara terperinci atau setidaknya memberikan pseudocode atau kode sumber yang jelas, bahkan dengan literatur …

Dapatkah metode ruang bagian Krylov digunakan sebagai lebih lancar untuk multigrid?
Sejauh yang saya ketahui, pemecah multigrid menggunakan peranti iteratif seperti Jacobi, Gauss-Seidel, dan SOR untuk meredam kesalahan pada berbagai frekuensi. Bisakah metode ruang bagian Krylov (seperti gradien konjugat, GMRES, dll.) Digunakan sebagai gantinya? Saya tidak berpikir mereka digolongkan sebagai "smootheners", tetapi mereka dapat digunakan untuk mendekati solusi grid kasar. Bisakah …

Apakah ada algoritma multigrid yang memecahkan masalah Neumann dan memiliki tingkat konvergensi yang independen dari jumlah level?
Metode multigrid biasanya menyelesaikan masalah Dirichlet pada level (mis. Titik Jacobi atau Gauss-Seidel). Ketika menggunakan metode elemen hingga terus menerus, jauh lebih murah untuk merakit masalah Neumann kecil daripada merakit masalah Dirichlet kecil. Metode dekomposisi domain yang tidak tumpang tindih seperti BDDC (seperti FETI-DP) dapat diartikan sebagai metode multigrid yang …

Bagaimana Multigrid yang dipercepat Krylov (menggunakan MG sebagai prasyarat) termotivasi?
Multigrid (MG) dapat digunakan untuk menyelesaikan sistem linier dengan membuat tebakan awal dan mengulangi yang berikut untuk sampai konvergensi:A x = bSEBUAHx=bAx=bx0x0x_0i = 0 , 1 ..saya=0,1 ..i=0,1.. Hitung sisarsaya= b - A xsayarsaya=b-SEBUAHxsayar_i = b-Ax_i Terapkan siklus multigrid untuk mendapatkan aproksimasi , di mana .Δ xsaya≈ esayaΔxsaya≈esaya\Delta x_i \approx …

Adalah algoritma Thomas cara tercepat untuk memecahkan sistem linier tridiagonal simetris dominan dominan diagonal
Saya bertanya-tanya apakah algoritma Thomas adalah cara tercepat (dapat dibuktikan?) Untuk menyelesaikan sistem tridiagonal simetris dominan diagonal dalam hal kompleksitas algoritmik (tidak mencari paket implementasi seperti LAPACK dll). Saya tahu bahwa kedua algoritma Thomas dan multigrid adalah kompleksitas, tetapi mungkin faktor konstan untuk multigrid kurang? Rasanya bagi saya multigrid tidak …


Apakah biasanya tidak ada pemeriksaan konvergensi di Multigrid?
Saya baru saja membaca Bab 3 dalam "A Multigrid Tutorial" oleh Briggs / Henson / McCormick, tautan . Teksnya tentang siklus Multigrid seperti siklus-V, siklus-mu, FMG. Apa yang menarik perhatian saya: Dalam kebanyakan prosedur iteratif seseorang memeriksa apakah ia telah menyatu dengan toleransi / akurasi yang diinginkan dan jika demikian, …

Bagaimana tepatnya algoritma multigrid * penuh * berjalan?
Jadi saya mengerti (atau setidaknya saya percaya saya tahu) bagaimana siklus-V berjalan. Saya telah menulis dalam Matlab versi 1-D, versi rekursif dari siklus-V. Namun, ketika saya menjalankan kode saya untuk FMG, solusi saya tidak konvergen. Saya percaya masalah saya terletak pada pemahaman saya tentang bagian FMG yang sebenarnya. Yang saya …


Bagaimana seseorang dapat memparalelkan metode multigrid untuk menyelesaikan sistem persamaan linear?
Seperti yang saya pahami, metode multigrid memecahkan sistem linier dengan menyelesaikan versi yang lebih kasar dari masalah yang sama (di sana dengan menghilangkan kesalahan frekuensi rendah) kemudian memproyeksikan kembali ke jaringan halus untuk meluruskan kesalahan frekuensi tinggi. Untuk sistem yang besar, saya dapat melihat bagaimana metode berulang dapat diimplementasikan secara …


Multigrid pada kisi “not perfect rectangular”
Pendahuluan multigrid biasanya menggunakan kotak persegi panjang. Interpolasi nilai kemudian lurus ke depan: Hanya interpolasi secara linear di tepi antara dua node yang berdekatan dari grid kasar untuk menemukan nilai dari node grid halus di tepi itu. Untuk aplikasi FEM saya memiliki kotak yang "topologis" persegi panjang sehingga koneksi node …

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.