当使用标准Krylov子空间方法求解线性方程组时,用户只能选择一个预处理器,尽管在许多情况下可能有多种可能性。在这里,我们提供了GMRES的扩展,即多预处理GMRES (MPGMRES),它允许使用多个预处理器。此代码基于Chen Greif、Tyrone Rees和Daniel B. Syzld在手稿“多预处理GMRES”中描述的算法。技术报告可查阅: http://www.cs.ubc.ca/~tyronere/TR-2011-12.pdf,UBC CS TR-2011-12,或Temple Math报告11-12-23。
Multi-Preconditioned GMRES Extending GMRES with Multiple Preconditioners
相关推荐
BA-GMRES方法在SOR方法MATLABMEX中的应用
这是一个关于在SOR方法中应用BA-GMRES方法的MATLABMEX代码示例。
Matlab
8
2024-08-17
mult_comp_perm_t1Multi-sample/Paired-sample Permutation T-test with Multiple Comparison Correction in MATLAB
This function performs a permutation test for the null hypothesis that a sample is drawn from a symmetric distribution with a specific mean. The test is based on the t-statistic and is applicable to both single-sample and paired-sample/repeated measures t-tests. Unlike traditional parametric t-tests
Matlab
7
2024-11-05
String Decomposition by Multiple Identifiers
对字符串中,存在各种特殊符号的,可同时按多种符号(或特殊符号),分解字符串,按字符位置顺序返回。
SQLServer
4
2024-11-03
resampling_based_multiple_testing
基于重抽样的多重假设方法 [Peter H. Westfall, S. Stanley Young]
算法与数据结构
7
2024-10-31
Multiple Correlation Coefficient Homogeneity Test in MATLAB
在本脚本中,多个相关系数之间的比较将被测试。该脚本用于检验k个相关系数的样本是否相等,以便可以用平均相关系数表示。相关系数可以从具有不同样本大小的样本n1, n2,...,nk中计算得出。
Matlab
5
2024-11-03
MySQL Multi-DataSource Configuration Guide
MySQL多数据源配置是数据库管理中的一个重要概念,允许应用程序同时连接并操作多个数据库,以满足复杂的业务需求或实现数据的高效同步。此配置在分布式系统、数据迁移、读写分离、故障切换等场景中非常常见。以下是进行MySQL多数据源配置的基本步骤: 1. 创建数据源对象:在Spring框架中,使用BasicDataSource或AbstractRoutingDataSource。 2. 配置数据源:在配置文件中为每个数据源定义bean,设置属性。 3. 实现数据源路由:重写determineCurrentLookupKey方法,动态选择数据源。 4. 事务管理:使用Spring的PlatformTr
MySQL
10
2024-11-03
Multi Agent数据挖掘模型及其应用
基于Agent技术,构建了Multi Agent数据挖掘模型,解决了组织结构、Agent设计和协作问题,提高数据挖掘效率和智能化水平。
数据挖掘
9
2024-05-01
Matlab Nonlinear Solver for Multi-Phase Flow
在本示例中,Matlab代码实现了非线性求解器,用于模拟多Kong介质中的流动。代码使用牛顿-拉夫森法求解方程f(x) = 0,基本步骤如下:
初始化x0。
计算更新:x1 = x0 - f(x0) / f'(x0)。
构建矩阵形式:A = df1/dx1 ... dfN/dxN,b = -f1 ... -fN。
解线性方程Ax = b,更新x = x + alpha * dx(对于非阻尼情况,alpha = 1)。
计算残差|f + f'dx| / |f|,检查收敛性。
Matlab
11
2024-11-03
MATLAB Implementation of Multi-Channel Filter Bank
The multi-channel filter bank is an essential tool in signal processing, offering a range of applications across various domains. Here, we provide a MATLAB implementation of a multi-channel filter bank that can be downloaded for those interested in exploring or adapting this functionality.
Program F
Matlab
4
2024-11-05