Accurate error estimation in CG
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985840%3A_____%2F21%3A00546795" target="_blank" >RIV/67985840:_____/21:00546795 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216208:11320/21:10436065
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/s11075-021-01078-w" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/s11075-021-01078-w</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s11075-021-01078-w" target="_blank" >10.1007/s11075-021-01078-w</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Accurate error estimation in CG
Popis výsledku v původním jazyce
In practical computations, the (preconditioned) conjugate gradient (P)CG method is the iterative method of choice for solving systems of linear algebraic equations Ax = b with a real symmetric positive definite matrix A. During the iterations, it is important to monitor the quality of the approximate solution xk so that the process could be stopped whenever xk is accurate enough. One of the most relevant quantities for monitoring the quality of xk is the squared A-norm of the error vector x − xk. This quantity cannot be easily evaluated, however, it can be estimated. Many of the existing estimation techniques are inspired by the view of CG as a procedure for approximating a certain Riemann–Stieltjes integral. The most natural technique is based on the Gauss quadrature approximation and provides a lower bound on the quantity of interest. The bound can be cheaply evaluated using terms that have to be computed anyway in the forthcoming CG iterations.
Název v anglickém jazyce
Accurate error estimation in CG
Popis výsledku anglicky
In practical computations, the (preconditioned) conjugate gradient (P)CG method is the iterative method of choice for solving systems of linear algebraic equations Ax = b with a real symmetric positive definite matrix A. During the iterations, it is important to monitor the quality of the approximate solution xk so that the process could be stopped whenever xk is accurate enough. One of the most relevant quantities for monitoring the quality of xk is the squared A-norm of the error vector x − xk. This quantity cannot be easily evaluated, however, it can be estimated. Many of the existing estimation techniques are inspired by the view of CG as a procedure for approximating a certain Riemann–Stieltjes integral. The most natural technique is based on the Gauss quadrature approximation and provides a lower bound on the quantity of interest. The bound can be cheaply evaluated using terms that have to be computed anyway in the forthcoming CG iterations.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10101 - Pure mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA20-01074S" target="_blank" >GA20-01074S: Adaptivní metody pro numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic: analýza, odhady chyb a iterativní řešiče</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Numerical Algorithms
ISSN
1017-1398
e-ISSN
1572-9265
Svazek periodika
88
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
23
Strana od-do
1337-1359
Kód UT WoS článku
000635870100002
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85103422252