NI-GMRES precondicionado
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
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Medeiros, Elvis Néris dehttp://lattes.cnpq.br/8926182800839716http://lattes.cnpq.br/6534516803360981Bielschowsky, Roberto Hugohttp://lattes.cnpq.br/2481613790501364Ehrhardt, Maria Aparecida Dinizhttp://lattes.cnpq.br/3452219161186441Benavides, Julia Victoria Toledo2015-03-03T15:32:44Z2015-02-252015-03-03T15:32:44Z2014-04-22MEDEIROS, Elvis Néris de. NI-GMRES precondicionado. 2014. 61 f. Dissertação (Mestrado em Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18653Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorNeste trabalho estudamos o problema não linear F(X) = 0, onde F é continuamente diferenciável com F : Rn-> Rn. Para solucioná-lo empregamos o método de Newton Inexato obtendo um sistema linearizado J(xk)sk =-F(xk), onde J(xk) representa a matriz Jacobiana no ponto xk e o passo iterativo sk é calculado por meio do método do Resíduo Mínimo Generalizado (GMRES), que pertence à família dos métodos de projeção em subespaços de Krylov. Afim de evitar de evitar o acréscimo no custo computacional devido ao aumento a cada iteração na dimensão do subespaço de Krylov utilizamos o GMRES com recomeços ou GMRES(m), o qual pode apresentar problemas de estagnação (duas soluções consecutivas iguais ou quase iguais). Uma das maneiras de contornar essa estagnação está no uso de precondicionadores no sistema inicial Ax = b, passando a um sistema equivalente do tipo M-1Ax = M-1b onde a matriz M é chamada de precondicionador e tem o papel de facilitar a solução do sistema inicial. A escolha de precondicionadores é uma área de pesquisa que remete ao conhecimento específico a priori do problema a ser resolvido e/ou da estrutura da matriz dos coeficientes A. Neste trabalho buscamos estudar o precondicionamento pela esquerda no método do Newton Inexato - GMRES(m). Apresentamos também uma estratégia que permite a mudança entre 3 tipos de precondicionadores (Jacobi, ILU e SSOR) dependendo de informações advindas da aplicação do GMRES(m) a cada iteração do Newton Inexato, ou seja, a cada vez que se resolve o sistema linearizado precondicionado. Assim fazemos ao final uma comparação entre nossas estratégias e o uso de precondicionadores fixos na resolução de problemas teste por meio do NI-GMRESapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e EstatísticaUFRNBRProbabilidade e Estatística; Modelagem MatemáticaSistemas n~ao-lineares. Sistemas lineares. Subespaços de Krylov. GMRES, PrecondicionamentoNonlinear systems. Linear systems. Krylov Subspaces. GMRES. PreconditioningCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADANI-GMRES precondicionadoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALElvisNM_DISSERT.pdfapplication/pdf1325328https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18653/1/ElvisNM_DISSERT.pdf26a5738f48a900e63cafc3f1e0b1d776MD51TEXTElvisNM_DISSERT.pdf.txtElvisNM_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain88171https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18653/6/ElvisNM_DISSERT.pdf.txt4a5cf0a7fbd6092ff580bfab6a9cf214MD56THUMBNAILElvisNM_DISSERT.pdf.jpgElvisNM_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg1981https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18653/7/ElvisNM_DISSERT.pdf.jpgca2e9f08cb36271290124938b8441209MD57123456789/186532017-11-02 18:42:11.012oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/18653Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-02T21:42:11Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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