2024-03-28T22:57:33Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000287302023-04-27T10:00:04Z01164:02240:02241:02246
行列のブロック・サイクリック分割に基づくIDR(s)法の並列性能評価Evaluation of parallel performance of IDR(s) method based on block-cyclic decomposition for matrixjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00028730/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=28730&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan九州大学情報基盤研究開発センター九州大学大学院システム情報科学府九州大学大学院システム情報科学府藤野, 清次草場, 健一郎尾上, 勇介既報において,SonneveldとvanGijzenにより提案されたIDR(s)法では,右前処理が効率面から最適の選択で,他のBiCG法系統の反復法に比べて,収束性が優れていることを明らかにした.本研究では,IDR(8)法の並列性能について報告する.まず,IDR定理とIDR(3)法そして拡張IDR定理の概要を記述し,その算法を紹介する.次に,行列・ベクトルの積の計算に対する,行列のブロック分割と同ブロック・サイクリック分割について記述する.数値実験を通して,IDR(s)法のブロック分割とブロック・サイクリック分割のときのIDR(s)法の並列性能評価を行う.Our previous paper made clear that the right preconditioning is the most suitable preconditioning for IDR(s) method, and IDR(s) method with the right preconditioning converges much faster than various BiCG-type of iterative methods for many realistic problems. In this article, effectiveness of parallel implementation of IDR(s) method by means of the block and block-cyclic decompositions for matrix-vector multiplication is examined. Through some numerical experiments, validity of IDR(s) method will be shown in view of parallelization.AN10463942情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)200819(2008-HPC-114)1931982008-03-062009-06-30