【摘 要】
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带预条件的GMRES算法是用来求解大型稀疏非对称问题的一种常用方法.Gene H. Golub和Denis Vanderstraeten在文献[2]中提了一种所谓反对称分裂预条件方法,该预条件方法主要是
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带预条件的GMRES算法是用来求解大型稀疏非对称问题的一种常用方法.Gene H. Golub和Denis Vanderstraeten在文献[2]中提了一种所谓反对称分裂预条件方法,该预条件方法主要是针对系数矩阵的反对称部分很大时而设计.在该文中,我们用带有反对称分裂预条件的GMRES算法来求解对流扩散问题.在具体实现该预条件方法时,[2]中采用由不完全QR分解做预条件的CGNR算法作为内迭代算法.虽然这种内迭代算法只需要较少的迭代次数就会收敛,但预先计算R以及迭代过程中R<-1>及R<-T>与向量乘积的计算要花费较长的时间.相比之下,我们发现不做预条件而简单地只用CGNR算法要节省很多时间,虽然表面看起来迭代次数多了一些.我们用充分的数值试验说明了经过改进后的带有反对称分裂预条件的GMRES算法求解对流扩散问题是卓有成效的.
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