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求解稀疏连续线性系统的自适应SGCRO-DR算法
文献摘要：
GCRO-DR方法是求解一系列连续线性系统常用迭代方法.本文首先提出了 simpler GCRO-DR方法,在单个循环中它的计算成本比GCRO-DR更少.本文为了避免算法的不稳定性问题和内存溢出问题,并提高simpler GGRO-DR算法的收敛性,引入了重启参数自适应策略.另外,在用该方法求解大型连续线性系统需要多次重启次数情形以及相邻系数矩阵之间谱信息相关情形,本文利用重启参数自适应策略提供的学习样本,通过强化学习来选取一个比较好的重启参数.最后,数值实验证明了所提三类算法的有效性.
文献关键词：
连续线性系统;simpler GCRO-DR;重启参数自适应策略;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
徐达强;荆燕飞;胡少亮;徐小文
作者机构：
数学科学学院/计算科学研究所,电子科技大学,成都611731;北京应用物理与计算数学研究所,计算物理重点实验室,北京100094;中物院高性能数值模拟软件中心,北京100088
文献出处：
引用格式：
[1]徐达强;荆燕飞;胡少亮;徐小文-.求解稀疏连续线性系统的自适应SGCRO-DR算法)[J].数值计算与计算机应用,2022(02):125-141
A类：
连续线性系统,SGCRO,GCRO,GGRO,重启参数自适应策略
B类：
DR,迭代方法,simpler,环中,计算成本,收敛性,多次重,系数矩阵,强化学习,数值实验
AB值：
0.109999
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