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  1. NIIテクニカル・レポート

NII Technical Report (NII-2004-006E):Preconditioned GMRES Methods for Least Squares Problems

https://doi.org/10.20736/0000000394
https://doi.org/10.20736/0000000394
0200daae-93f2-4dad-bf84-b2f2f1b1d4eb
名前 / ファイル ライセンス アクション
04-006E.pdf NII Technical Report (NII-2004-006E):Preconditioned GMRES Methods for Least Squares Problems (363.7 kB)
アイテムタイプ レポート / Report(1)
公開日 2004-05-07
タイトル
タイトル NII Technical Report (NII-2004-006E):Preconditioned GMRES Methods for Least Squares Problems
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 テクニカルレポート
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Technical Report
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.20736/0000000394
ID登録タイプ JaLC
著者 伊藤, 徳史

× 伊藤, 徳史

ja 伊藤, 徳史

en Ito, Tokushi

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速水, 謙

× 速水, 謙

ja 速水, 謙

en Hayami, Ken

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 For least squares problems of minimizing || b - A x ||_2 where A is a large sparse m x n (m >= n) matrix, the common method is to apply the conjugate gradient method to the normal equation A^T A x = A^T b. However, the condition number of A^T A is square of that of A, and convergence becomes problematic for severely ill-conditioned problems even with preconditioning. In this paper, we propose two methods for applying the GMRES method to the least squares problem by using a n x m matrix B. We give the necessary and sufficient condition that B should satisfy in order that the proposed methods give a least squares solution. Then, for implementations for B, we propose an incomplete QR decomposition IMGS(l). Numerical experiments show that the simplest case l=0, which is equivalent to B= ( diag (A^T A) )^(-1) A^T, gives best results, and converges faster than previous methods for severely ill-conditioned problems.
言語 en
書誌情報 ja : NIIテクニカル・レポート
en : NII Technical Report

p. 1-29, 発行日 2004-05-07
出版者
出版者 国立情報学研究所
言語 ja
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1346-5597
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Ver.1 2021-03-01 06:12:18.082185
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