Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Mixed precision iterative refinement with adaptive precision sparse approximate inverse preconditioning

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A10509867" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:10509867 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=o9147XT32E" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=o9147XT32E</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00366-025-02187-z" target="_blank" >10.1007/s00366-025-02187-z</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Mixed precision iterative refinement with adaptive precision sparse approximate inverse preconditioning

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Hardware trends have motivated the development of mixed precision algorithms in numerical linear algebra, which aim to decrease runtime while maintaining acceptable accuracy. One recent development is the development of an adaptive precision sparse matrix-vector produce routine, which may be used to accelerate the solution of sparse linear systems by iterative methods. This approach is also applicable to the application of inexact preconditioners, such as sparse approximate inverse preconditioners used in Krylov subspace methods. In this work, we develop an adaptive precision sparse approximate inverse preconditioner and demonstrate its use within a five-precision GMRES-based iterative refinement method. We call this algorithm variant BSPAI-GMRES-IR. We then analyze the conditions for the convergence of BSPAI-GMRES-IR, and determine settings under which BSPAI-GMRES-IR will produce similar backward and forward errors as the existing SPAI-GMRES-IR method, the latter of which does not use adaptive precision in preconditioning. Our numerical experiments show that this approach can potentially lead to a reduction in the cost of storing and applying sparse approximate inverse preconditioners, although a significant reduction in cost may comes at the expense of increasing the number of GMRES iterations required for convergence.

  • Název v anglickém jazyce

    Mixed precision iterative refinement with adaptive precision sparse approximate inverse preconditioning

  • Popis výsledku anglicky

    Hardware trends have motivated the development of mixed precision algorithms in numerical linear algebra, which aim to decrease runtime while maintaining acceptable accuracy. One recent development is the development of an adaptive precision sparse matrix-vector produce routine, which may be used to accelerate the solution of sparse linear systems by iterative methods. This approach is also applicable to the application of inexact preconditioners, such as sparse approximate inverse preconditioners used in Krylov subspace methods. In this work, we develop an adaptive precision sparse approximate inverse preconditioner and demonstrate its use within a five-precision GMRES-based iterative refinement method. We call this algorithm variant BSPAI-GMRES-IR. We then analyze the conditions for the convergence of BSPAI-GMRES-IR, and determine settings under which BSPAI-GMRES-IR will produce similar backward and forward errors as the existing SPAI-GMRES-IR method, the latter of which does not use adaptive precision in preconditioning. Our numerical experiments show that this approach can potentially lead to a reduction in the cost of storing and applying sparse approximate inverse preconditioners, although a significant reduction in cost may comes at the expense of increasing the number of GMRES iterations required for convergence.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20100 - Civil engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Engineering with Computers

  • ISSN

    0177-0667

  • e-ISSN

    1435-5663

  • Svazek periodika

    41

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    3833-3846

  • Kód UT WoS článku

    001550013100001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105013463215