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”

Adaptive wavelet methods - Matrix-vector multiplication

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24510%2F12%3A%230001008" target="_blank" >RIV/46747885:24510/12:#0001008 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://scitation.aip.org/content/aip/proceeding/aipcp/10.1063/1.4771823" target="_blank" >http://scitation.aip.org/content/aip/proceeding/aipcp/10.1063/1.4771823</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.4771823" target="_blank" >10.1063/1.4771823</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Adaptive wavelet methods - Matrix-vector multiplication

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The design of most adaptive wavelet methods for elliptic partial differential equations follows a general concept proposed by A. Cohen, W. Dahmen and R. DeVore in [3, 4]. The essential steps are: transformation of the variational formulation into the well-conditioned infinite-dimensional l 2 problem, finding of the convergent iteration process for the l 2 problem and finally derivation of its finite dimensional version which works with an inexact right hand side and approximate matrix-vector multiplications. In our contribution, we shortly review all these parts and wemainly pay attention to approximate matrix-vector multiplications. Effective approximation of matrix-vector multiplications is enabled by an off-diagonal decay of entries of the wavelet stiffness matrix. We propose here a new approach which better utilize actual decay of matrix entries.

  • Název v anglickém jazyce

    Adaptive wavelet methods - Matrix-vector multiplication

  • Popis výsledku anglicky

    The design of most adaptive wavelet methods for elliptic partial differential equations follows a general concept proposed by A. Cohen, W. Dahmen and R. DeVore in [3, 4]. The essential steps are: transformation of the variational formulation into the well-conditioned infinite-dimensional l 2 problem, finding of the convergent iteration process for the l 2 problem and finally derivation of its finite dimensional version which works with an inexact right hand side and approximate matrix-vector multiplications. In our contribution, we shortly review all these parts and wemainly pay attention to approximate matrix-vector multiplications. Effective approximation of matrix-vector multiplications is enabled by an off-diagonal decay of entries of the wavelet stiffness matrix. We propose here a new approach which better utilize actual decay of matrix entries.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1M06047" target="_blank" >1M06047: Centrum pro jakost a spolehlivost výroby</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    INTERNATIONAL CONFERENCE OF COMPUTATIONAL METHODS IN SCIENCES AND ENGINEERING 2009 (ICCMSE 2009)

  • ISBN

  • ISSN

    0094-243X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    832-836

  • Název nakladatele

    AMER INST PHYSICS, 2 HUNTINGTON QUADRANGLE, STE 1NO1, MELVILLE, NY 11747-4501 USA

  • Místo vydání

    MELVILLE, NY 11747-4501 USA

  • Místo konání akce

    Rhodes, GREECE

  • Datum konání akce

    9. 9. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    317113600125