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Scilabヘルプ >> Sparses Matrix > Linear Equations (Iterative Solvers) > qmr

qmr

プリコンディショナ付きのQuasi Minimal Residual法

呼び出し手順

[x,flag,err,iter,res] = qmr(A,b,x0,M1,M1p,M2,M2p,maxi,tol)

Parameters

A

大きさn行n列の行列またはA*xを返す関数

b

右辺ベクトル

x0

初期推定ベクトル (デフォルト: zeros(n,1))

M1

左プリコンディショナ: 行列またはM1*xを返す関数 (前者のデフォルト値: eye(n,n))

M1p

M1が関数の場合のみ指定する 必要があります. この場合, M1pM1'*xを返す関数です.

M2

右プリコンディショナ: 行列またはM2*xを 返す関数 (前者のデフォルト値: eye(n,n))

M2p

M2が関数の場合のみ指定する 必要があります. この場合, M2pM2'*xを返す関数です.

maxi

最大反復回数 (デフォルト: n)

tol

許容誤差 (デフォルト: 1000*%eps)

x

解ベクトル

flag
0 =

gmresmaxi回の反復の間に 許容誤差内に収束しました

1 =

指定したmaxi回の反復の間に 収束しませんでした

res

残差ベクトル

err

最終残差ノルム

iter

実行した反復回数

説明

プリコンディショナ付きのQuasi Minimal Residual法により, 線形システムAx=bを解きます.

参照

  • gmres — Generalized Minimum RESidual 法
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Last updated:
Fri Apr 11 14:18:57 CEST 2014