අන්තර්ගතය වෙත යන්න

විසඳුම්කාරකය සහ පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම

FrontISTR හි රේඛීය විසඳුම්කාරකය සෘජු ක්‍රමයක් හෝ පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් තෝරාගෙන ක්‍රියා කරන අතර, පුනරාවර්තන ක්‍රමවලදී රේඛීය සමීකරණ විසඳීමට පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමක් ඒකාබද්ධ කරයි. MPC සැකසුම් ක්‍රමය සහ ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම යනු බහු-ලක්ෂ්‍ය සීමා හෝ ස්පර්ශ සීමා ඇතුළත් රේඛීය පද්ධතිය කුමන ආකාරයෙන් සැකසෙන්නේද යන්න තීරණය කරන අනුපූරක තේරීම් වේ.

ක්‍රියාකාරිත්වයේ සමස්ත දසුන

විසඳුම්කාරකය සහ පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම පහත තේරීම් වලින් සමන්විත වේ. පළමුව රේඛීය විසඳුම්කාරකය ලෙස පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් හෝ සෘජු ක්‍රමයක් තෝරන්න; පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් තෝරාගත් විට පමණක් පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමක් ඒකාබද්ධ කරයි.

වර්ගය ප්‍රධාන තේරීම් භූමිකාව
පුනරාවර්තන ක්‍රම CG, BiCGSTAB, GMRES, GPBiCG, GMRESR, GMRESREN විශාල විරල න්‍යාස මතකය කාර්යක්ෂමව භාවිත කර විසඳයි.
පුනරාවර්තන ක්‍රම සඳහා පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම SSOR, විකර්ණ පරිමාණනය, BILU, AMG, SAINV, RIF පුනරාවර්තන ක්‍රමවල අභිසරණය වැඩි දියුණු කරයි. සෘජු ක්‍රමවල භාවිත නොවේ.
සෘජු ක්‍රම MUMPS, MKL න්‍යාස විභජනයෙන් රේඛීය සමීකරණ ස්ථාවරව විසඳයි.
MPC සැකසුම් ක්‍රම දඬුවම් ක්‍රමය, ප්‍රකාශිත නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම බහු-ලක්ෂ්‍ය සීමා රේඛීය පද්ධතියට ඇතුළත් කරයි.
ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම ස්වයංක්‍රීය, සැමවිටම සක්‍රීය SLAGRANGE ස්පර්ශයෙන් එක් කරන ස්පර්ශ නිදහස් අංශක සැකසීම මාරු කරයි.
අනුපූරක ක්‍රියාකාරකම් කොන්දේසි අංක ඇස්තමේන්තුව, න්‍යාස ඩම්ප් කිරීම, ලොග් ප්‍රතිදානය දෝෂහරණය, අභිසරණය පරීක්ෂා කිරීම සහ කාර්යසාධන ඇගයීම සඳහා සහාය වේ.

සමාන්තර ක්‍රියාත්මක කිරීමේදී, වසම් විභජනය මත පදනම් වූ MPI සමාන්තරකරණය සහ OpenMP ත්‍රෙඩ් සමාන්තරකරණය ඒකාබද්ධ කළ හැක. පුනරාවර්තන ක්‍රම විශාල පරිමාණ සමාන්තර විශ්ලේෂණ සඳහා සම්මත තේරීමක් වන අතර, වඩා ස්ථාවර විසඳුමක් අවශ්‍ය විට අදාළ පුස්තකාල සම්බන්ධ කර ඇති පරිසරයක සෘජු ක්‍රම භාවිත කරයි.

විසඳුම්කාරකය සහ පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම තෝරාගැනීම

පළමුව පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් හෝ සෘජු ක්‍රමයක් භාවිත කරන්නේද යන්න තීරණය කරන්න; පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් තෝරාගත් විට ඉන්පසු පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම තෝරන්න.

තීරණ සාධකය නිර්දේශිත ප්‍රවේශය
ගැටලුවේ පරිමාණය කුඩා හා මධ්‍යම පරිමාණ ගැටලු සඳහා සෘජු ක්‍රම ස්ථාවර සහ හැසිරවීමට පහසුය. විශාල පරිමාණයේදී පුනරාවර්තන ක්‍රම මතක කාර්යක්ෂමතාවයෙන් උසස්ය.
න්‍යාසයේ සමමිතිය සමමිතික ධන-නිශ්චිත ගැටලු සඳහා CG සලකා බලන්න. අසමමිතික ගැටලු සඳහා BiCGSTAB, GMRES, GPBiCG ආදිය සලකා බලන්න.
සමාන්තර පරිසරය MPI සමාන්තරකරණයේදී පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් වසම් විභජනය සමඟ ඒකාබද්ධ කරන්න. OpenMP සමාන්තරකරණය යටතේ පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම සඳහා බහු-වර්ණ SSOR සලකා බලන්න.
පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම (පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් තෝරාගත් විට) පළමුව පෙරනිමි SSOR උත්සාහ කර, ඉන්පසු AMG සලකා බලන්න. අභිසරණය හොඳ විට SSOR ගණනමය වශයෙන් සැහැල්ලුය; සංකීර්ණ විශාල-පරිමාණ ගැටලු සඳහා AMG පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම සුදුසුය. AMG සඳහා Trilinos-ML ක්‍රියාත්මක කිරීමක් සහ HEC-MW තුළ ගොඩනඟා ඇති SA-AMG ක්‍රියාත්මක කිරීමක් ඇත; ගොඩනැගීමේ වින්‍යාසයට අනුව තෝරන්න.
ස්පර්ශය සහ MPC ස්පර්ශ විශ්ලේෂණය හෝ බහු-ලක්ෂ්‍ය සීමා ඇතුළත් විශ්ලේෂණයකදී MPC සැකසුම් ක්‍රමය සහ ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම තෝරාගැනීම අභිසරණයට සහ ස්ථාවරත්වයට බලපායි.
බාහිර පුස්තකාල MUMPS, MKL සහ AMG (Trilinos-ML) අදාළ පුස්තකාල සබැඳි කළ ගොඩනැගීම්වල භාවිත කළ හැක. AMG (SA-AMG) LAPACK සක්‍රීය කළ ගොඩනැගීම්වල භාවිත කළ හැක.

සම්මත විශ්ලේෂණවලදී අභිසරණ විනිශ්චය අගය, උපරිම පුනරාවර්තන ගණන, පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමේ විකර්ණ සංශෝධන සංගුණකය ආදිය පෙරනිමි අගයන් සමඟ සාමාන්‍යයෙන් ප්‍රමාණවත් වේ. අභිසරණය මන්දගාමී හෝ විසඳුම අපසරණය වන විට පමණක්, පුනරාවර්තන ක්‍රමය, පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම, MPC සැකසුම් ක්‍රමය සහ ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම අනුපිළිවෙළින් නැවත සලකා බලන්න. පරාමිති අගයන් සහ වාක්‍යරීතිය සඳහා මූලපද යොමුවේ !SOLVER බලන්න.

පුනරාවර්තන ක්‍රම

පුනරාවර්තන ක්‍රම යනු විශාල විරල න්‍යාස සඳහා න්‍යාස-දෛශික ගුණනය සහ පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම නැවත නැවත සිදු කර විසඳුම යාවත්කාලීන කරන ක්‍රම වේ. FrontISTR හි පහත පුනරාවර්තන ක්‍රම තෝරාගත හැක.

පුනරාවර්තන ක්‍රමය යෙදීමේ මාර්ගෝපදේශය සටහන්
CG සමමිතික ධන-නිශ්චිත ගැටලු ව්‍යුහාත්මක සහ තාප සන්නයන විශ්ලේෂණ සඳහා සම්මත තේරීමකි.
BiCGSTAB අසමමිතික ගැටලු ස්පර්ශය හෝ යුගලනය නිසා අසමමිතිය දැඩි වන අවස්ථාවල තේරීමකි.
GMRES අසමමිතික ගැටලු Krylov උපඅවකාශ ප්‍රමාණය සඳහන් කර භාවිත කරයි.
GPBiCG අසමමිතික ගැටලු BiCGSTAB පවුලේ වැඩි දියුණු කළ ක්‍රමයක් ලෙස භාවිත කරයි.
GMRESR අසමමිතික ගැටලු, උසස් භාවිත GMRES අන්තර්ගත ආකාරයෙන් භාවිත කරන තේරීමකි.
GMRESREN අසමමිතික ගැටලු, උසස් භාවිත GMRESR පවුලේ ප්‍රතිචාරී අනුවාදයකි.

CG න්‍යාසය සමමිතික ධන-නිශ්චිත බව උපකල්පනය කරයි. ඝර්ෂණ ස්පර්ශය, අසමමිතික සීමා සැකසුම්, යුගලිත බලපෑම් ආදිය නිසා අසමමිතිය දැඩි නම් BiCGSTAB, GMRES, GPBiCG ආදිය සලකා බලන්න. GMRES සඳහා Krylov උපඅවකාශ ප්‍රමාණය වැඩි කිරීමෙන් අභිසරණය වැඩි දියුණු විය හැකි නමුත් මතක භාවිතයද වැඩි වේ.

METHOD2 සඳහන් කළ විට CG අපසරණය වුවහොත් හෝ බිඳ වැටුණහොත් විකල්ප පුනරාවර්තන ක්‍රමයකට මාරු කළ හැක. මෙම ක්‍රියාකාරිත්වය CG ප්‍රධාන විසඳුම්කාරකය වන අවස්ථාවේ අතිරේක මාර්ගයක් වන අතර, අනෙකුත් සැකසුම් අගයන් සහ දත්ත පේළි ප්‍රධාන විසඳුම්කාරකය සමඟම භාවිත කරයි.

CG, BiCGSTAB, GPBiCG සහ PipeCG අවශේෂ දෛශිකය පුනරාවර්තන සම්බන්ධතාවක් මඟින් යාවත්කාලීන කරන බැවින්, පුනරාවර්තන වැඩි වන විට වටකිරීමේ දෝෂ සමුච්චය වී ගණනය කළ අවශේෂය සත්‍ය අවශේෂයෙන් ඉවතට යා හැක. මෙය වැළැක්වීම සඳහා නියමිත පුනරාවර්තන ගණනකට වරක් දකුණු පස සහ න්‍යාස-දෛශික ගුණිතය භාවිත කර අවශේෂ දෛශිකය නැවත ගණනය කරයි. RECOMPUTE_RESIDUAL මඟින් මෙම කාල පරතරය නියම කරයි. කාල පරතරය දිගු කළ විට න්‍යාස-දෛශික ගුණිත ගණන අඩුවන නමුත්, පුනරාවර්තන සම්බන්ධතාවයෙන් ලැබෙන අවශේෂය සත්‍ය අවශේෂයෙන් ඉවතට ගොස් තවම අභිසරණය නොවූ විසඳුමක් අභිසරණය වූ ලෙස විනිශ්චය කිරීමේ අවදානම වැඩි වේ. අනෙක් අතට කාල පරතරය අතිශය කෙටි කළ විට න්‍යාස-දෛශික ගුණිත ගණන වැඩි වීම පමණක් නොව, පුනරාවර්තන අවශේෂය සහ සහායක දෛශික අතර සම්බන්ධතාව බිඳී අභිසරණයම නරක විය හැක. පෙරනිමි අගයන් මෙම බලපෑම් අතර සමතුලිතතාව සලකා තෝරා ඇත; ඒවා වෙනස් කළහොත් අභිසරණ ඉතිහාසය සහ අවසාන සාපේක්ෂ අවශේෂය පරීක්ෂා කරන්න.

පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම

පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම යනු පුනරාවර්තන ක්‍රමයක අභිසරණය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා සංගුණක න්‍යාසය පරිවර්තනය කරන ක්‍රියාවලියක් වන අතර, එය පුනරාවර්තන ක්‍රමයක් තෝරාගත් විට පමණක් යෙදේ. සෘජු ක්‍රමවල පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම භාවිත නොවේ. එකම පුනරාවර්තන ක්‍රමයකදීද පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමේ තේරීම අනුව අභිසරණයට අවශ්‍ය පුනරාවර්තන ගණන සහ ගණනය කිරීමේ කාලය සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් විය හැක.

පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම ලක්ෂණ යෙදීමේ මාර්ගෝපදේශය
SSOR සම්මත පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමකි. බහු-වර්ණ අනුපිළිවෙළට සහාය දක්වයි. පළමුව උත්සාහ කළ යුතු තේරීම. ව්‍යුහාත්මක විශ්ලේෂණයේ පුළුල්ව භාවිත කරයි.
විකර්ණ පරිමාණනය විකර්ණ සංරචක භාවිත කරන සැහැල්ලු පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමකි. ගණන වියදම අඩු කිරීමට අවශ්‍ය විට.
BILU බ්ලොක් මට්ටමේ අසම්පූර්ණ LU විභජනය. SSOR සමඟ අභිසරණය වීමට අපහසු ගැටලු සඳහා තේරීමකි.
AMG (Trilinos-ML) බාහිර Trilinos-ML පුස්තකාලය භාවිත කරන බීජගණිතමය බහු-ජාලක ක්‍රමයකි. විශාල පරිමාණ ගැටලු හෝ ස්තරානුක්‍රමික දෝෂ සංරචක ප්‍රමුඛ ගැටලු සඳහා තේරීමකි.
AMG (SA-AMG) HEC-MW තුළ ගොඩනඟා ඇති Smoothed Aggregation වර්ගයේ බීජගණිතමය බහු-ජාලක ක්‍රමයකි. එම යෙදීම සඳහාමය; අමතර බාහිර පුස්තකාලයක් නොමැතිව AMG භාවිත කරන විට තේරීමකි.
SAINV විරල ආසන්න ප්‍රතිලෝමය. ස්පර්ශ ගැටලු හෝ බෙදාහැරුණු පරිසර සඳහා විශේෂ පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමකි.
RIF ස්ථාවර අසම්පූර්ණ විභජනය. අසම්පූර්ණ විභජන පවුලේ වෙනත් තේරීමකි.

SSOR සම්මත තේරීමක් වන අතර OpenMP සමාන්තරකරණයේදී බහු-වර්ණ අනුපිළිවෙළ අනුවාදය භාවිත කරයි. විකර්ණ පරිමාණනය සැහැල්ලු නමුත් අභිසරණ වැඩිදියුණු කිරීමේ බලපෑම ගැටලුව අනුව වෙනස් වේ. BILU බ්ලොක් මට්ටමේ අසම්පූර්ණ LU විභජනයක් ලෙස ක්‍රියාත්මක කර ඇති අතර සාමාන්‍ය DOF ගණන ඇති න්‍යාසවලටද සහාය දක්වයි. BILU පවුලේදී පුනරාවර්තන ක්‍රමය අපසරණය වූ විට විකර්ණ සංශෝධන සංගුණකය SIGMA_DIAG ස්වයංක්‍රීයව වැඩි කර නැවත උත්සාහ කරන මාර්ගයක් ඇත; අගය සඳහන් කිරීම සඳහා මූලපද යොමුව බලන්න.

AMG (බීජගණිතමය බහු-ජාලක) සඳහා ක්‍රියාත්මක කිරීම් දෙකක් ඇත: බාහිර Trilinos-ML පුස්තකාලය භාවිත කරන ක්‍රියාත්මක කිරීම සහ HEC-MW තුළ ගොඩනඟා ඇති SA-AMG. ඒවා ස්වාධීන ක්‍රියාත්මක කිරීම් වන අතර අවශ්‍ය ගොඩනැගීමේ වින්‍යාස සහ සඳහන් කළ හැකි විකල්ප වෙනස් වේ.

Trilinos-ML භාවිත කරන AMG සඳහා ගොඩනැගීමේදී ML සක්‍රීය විය යුතුය. සුමටකය, බහු-ජාලක චක්‍රය, ගොරෝසු කිරීමේ ක්‍රමය සහ වෙනත් සැකසුම් සඳහන් කළ හැකි නමුත් විස්තරාත්මක අගයන් සඳහා මූලපද යොමුව බලන්න.

SA-AMG යනු Smoothed Aggregation වර්ගයේ බීජගණිතමය බහු-ජාලක පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමක් වන අතර Trilinos-ML අවශ්‍ය නොවේ. එහෙත් එය අභ්‍යන්තරව LAPACK භාවිත කරන බැවින් LAPACK සක්‍රීය කළ ගොඩනැගීමක් අවශ්‍යය; LAPACK අක්‍රීය කළ ගොඩනැගීමක එය තෝරාගත් විට විශ්ලේෂණය ආරම්භ නොකර වැඩසටහන අවසන් වේ. ගොරෝසු ජාලකය විසඳීම සඳහා MUMPS සක්‍රීය කළ ගොඩනැගීමක MUMPS භාවිත කළ හැකි අතර, එසේ නොමැති නම් ගොඩනඟා ඇති ඝන න්‍යාස සෘජු ක්‍රමය භාවිත කරයි.

SA-AMG ප්‍රධාන වශයෙන් සමමිතික ධන-නිශ්චිත පද්ධති (CG) ඉලක්ක කරයි, නමුත් ඝර්ෂණ ස්පර්ශයෙන් ඇති වන අසමමිතික හකුළන ලද පද්ධති (BiCGSTAB, GMRES ආදිය) සඳහාද සහාය දක්වයි. නෝඩයකට නිදහස් අංශක 1ක් (තාප සන්නයනය), 2ක් (තලය), 3ක් (ඝන දේහය) සහ 6ක් (ෂෙල්) සඳහා සහාය දක්වන නමුත් නෝඩයෙන් නෝඩයට නිදහස් අංශක ගණන වෙනස් වන න්‍යාස සඳහා සහාය නොදක්වයි. ගොරෝසු ජාලක විසඳුම්කාරකය, බහු-ජාලක චක්‍රය, සුමටකයේ අනුපිළිවෙළ සහ වෙනත් විකල්ප සඳහන් කළ හැකි අතර සම්මත විශ්ලේෂණ සඳහා පෙරනිමි අගයන් භාවිත කළ හැක. අගයන් සහ ආකෘතිය සඳහා මූලපද යොමුව බලන්න. GPU (OpenACC) සක්‍රීය කළ ගොඩනැගීම්වල පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම යෙදෙන කොටස GPU මත ක්‍රියාත්මක වේ.

ස්පර්ශය හෝ MPC ඇතුළත් සමාන්තර විශ්ලේෂණයක SAINV භාවිත කරන විට, වසම් විභජනයේ අතිච්ඡාදන ගැඹුර අභිසරණයට බලපාන්නට පුළුවන.

සෘජු ක්‍රම

සෘජු ක්‍රම සංගුණක න්‍යාසය විභජනය කර රේඛීය සමීකරණ විසඳයි. පුනරාවර්තන ගණන මත රඳා නොපවතින නිසා ඒවා ස්ථාවර වන අතර, ස්පර්ශ විශ්ලේෂණ හෝ මායිම් කොන්දේසි ඇතුළත් විශ්ලේෂණ සඳහා ස්ථාවර තේරීමක් වේ. එහෙත් ගැටලුව විශාල වන විට මතක භාවිතය වැඩි වේ.

සෘජු ක්‍රමය සමාන්තර පරිසරය භාවිතය
MUMPS MPI සමාන්තර බෙදාහැරුණු මතක පරිසරයක විරල න්‍යාස සෘජු ක්‍රමයෙන් විසඳයි.
MKL Intel MKL / OpenMP Intel MKL මත පදනම් වූ සෘජු විසඳුම්කාරකයකි. අභ්‍යන්තරයෙන් Intel PARDISO ක්‍රියා කරයි. MPI ප්‍රොසෙස කිහිපයක් භාවිත කරන විට Cluster MKL මාර්ගය භාවිත කරයි. DIRECTmkl යනු MKL හි අන්වර්ථ නාමයකි.

සෘජු ක්‍රම සමමිතික සහ අසමමිතික න්‍යාස දෙකම සඳහා භාවිත කළ හැක. MUMPS සහ MKL සඳහා ගොඩනැගීමේදී අදාළ පුස්තකාල සම්බන්ධ කර තිබිය යුතුය. එම පුස්තකාල නොමැති පරිසරයක භාවිත කළ නොහැකි බැවින් අවශ්‍ය පරායත්ත පුස්තකාල සහ CMake විකල්ප සඳහා ගොඩනැගීම් මාර්ගෝපදේශය බලන්න.

FrontISTR හි බාහිර පුස්තකාල භාවිත නොකරන අන්තර්ගත සෘජු විසඳුම්කාරක මාර්ගයක්ද ඇත, නමුත් සාමාන්‍ය විශ්ලේෂණයක සෘජු ක්‍රමයක් තෝරාගැනීමේදී MUMPS හෝ MKL ප්‍රධාන තේරීම් ලෙස සලකා බලන්න.

සෘජු ක්‍රම සඳහා පූර්ව-කොන්දේසි කිරීම යෙදෙන්නේ නැත. !SOLVER තුළ පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමක් සඳහන් කර තිබුණද, සෘජු විසඳුම්කාරක මාර්ගයේ එය භාවිත නොවේ.

MPC සැකසුම් ක්‍රම

MPC සැකසුම් ක්‍රමය යනු බහු-ලක්ෂ්‍ය සීමාවලින් සම්බන්ධ නිදහස් අංශක රේඛීය සමීකරණයට ඇතුළත් කරන ආකාරයයි. ආදානයේ සීමා සමීකරණ එකම වුවද, සැකසුම් ක්‍රමය අනුව සංගුණක න්‍යාසයේ ගුණ සහ අභිසරණය වෙනස් වේ.

MPC සැකසුම් ක්‍රමය ස්ථානය පෙරනිමි භාවිතය
දඬුවම් ක්‍රමය සීමා සමීකරණයට විශාල දෘඪතාවක් එක් කර ආසන්න වශයෙන් සීමාව සපුරයි. සෘජු ක්‍රම සඳහා පෙරනිමිය.
ප්‍රකාශිත නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම සීමා කළ නිදහස් අංශක ඉවත් කර, සංකුචිත රේඛීය පද්ධතිය විසඳයි. පුනරාවර්තන ක්‍රම සඳහා පෙරනිමිය.

සෘජු ක්‍රමවලදී දඬුවම් ක්‍රමය පෙරනිමිය වන අතර, පුනරාවර්තන ක්‍රමවලදී ප්‍රකාශිත නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම පෙරනිමිය වේ. MPC-CG ක්‍රමය ඉවත් කර ඇත; MPCMETHOD=2 නියම කළහොත් අනතුරු ඇඟවීමක් නිකුත් කර පෙරනිමි ක්‍රමය භාවිත කරයි.

ප්‍රකාශිත නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීමේදී, මෝඩල් විශ්ලේෂණයේ සහ ප්‍රකාශිත ක්‍රමයේ ගතික විශ්ලේෂණයේ භාවිත වන සංකේන්ද්‍රිත ස්කන්ධය ද දෘඪතා න්‍යාසයට යොදන පරිවර්තනයෙන්ම සංකුචනය කරයි. සංකුචිත ස්කන්ධ න්‍යාසය සාමාන්‍යයෙන් විකර්ණ න්‍යාසයක් නොවන බැවින්, එහි එක් එක් පේළියේ එකතුව සංකේන්ද්‍රිත ස්කන්ධය ලෙස භාවිත කරයි. සීමා සමීකරණයේ සංගුණක එකතුව 1 වන සම්බන්ධක හෝ අන්තර්නිවේෂණ සීමාවලදී, යටත් නිදහස් අංශකවල ස්කන්ධය සංගුණකවලට සමානුපාතිකව ප්‍රධාන නිදහස් අංශක වෙත බෙදා හරියි.

MPC සැකසුම් ක්‍රමය !SOLVER හි MPCMETHOD මගින් පැහැදිලිව සඳහන් කළ හැක. එක් එක් අගයේ අර්ථය සහ වාක්‍යරීතිය සඳහා මූලපද යොමුව බලන්න.

ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම

ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම යනු SLAGRANGE ස්පර්ශයෙන් එක් කරන අමතර ස්පර්ශ නිදහස් අංශක රේඛීය විසඳුම්කාරකයට යැවීමට පෙර සංකුචනය කර සැකසීමේ ක්‍රියාකාරිත්වයයි. එම ස්පර්ශ නිදහස් අංශක ඉවත් කිරීමෙන් පුනරාවර්තන ක්‍රමය සකසන රේඛීය පද්ධතියේ ගුණ වැඩි දියුණු විය හැක.

පෙරනිමි ස්වයංක්‍රීය ප්‍රකාරයේදී පුනරාවර්තන ක්‍රම භාවිත කරන විට ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම සිදු කරයි; සෘජු ක්‍රම භාවිත කරන විට එය සිදු නොකරයි. සෘජු ක්‍රම සඳහා ස්පර්ශ නිදහස් අංශක ඇතුළත් විස්තෘත පද්ධතිය එලෙසම විසඳන මාර්ගයක් ඇත.

CONTACT_ELIM පැහැදිලිව සඳහන් කළහොත් සෘජු ක්‍රම භාවිත කරන විටද ස්පර්ශ නිදහස්-අංශක ඉවත් කිරීම කළ හැක. ස්පර්ශ වර්ගය, ස්පර්ශ යුගලය සහ ස්පර්ශ ඇල්ගොරිතමය ආදාන පාර්ශ්වයෙන් තෝරාගැනීම සඳහා ස්පර්ශ සහ අන්තර්ස්ථාපනය පිටුව බලන්න.

අනුපූරක ක්‍රියාකාරකම්

විසඳුම්කාරකයේ අභිසරණය හා කාර්යසාධනය පරීක්ෂා කිරීම සඳහා කොන්දේසි අංක ඇස්තමේන්තුව, න්‍යාස ඩම්ප් කිරීම සහ ලොග් ප්‍රතිදානය භාවිත කළ හැක. සාමාන්‍ය විශ්ලේෂණ සඳහා මේවා අවශ්‍ය නොවන අතර දෝෂහරණය හෝ කාර්යසාධන ඇගයීම සඳහා සක්‍රීය කරයි.

ක්‍රියාකාරිත්වය භාවිතය සටහන්
කොන්දේසි අංක ඇස්තමේන්තුව CG සහ GMRES සඳහා කොන්දේසි අංකයේ දර්ශකයක් ප්‍රතිදානය කරයි. LAPACK සක්‍රීය කළ ගොඩනැගීමක භාවිත කළ හැක.
න්‍යාස ඩම්ප් කිරීම විසඳුම්කාරකයට යවන න්‍යාසය සහ දකුණු පස ගොනුවකට සුරකියි. Matrix Market, CSR, BSR ආකෘති සඳහා සහාය දක්වයි.
DUMPEXIT න්‍යාසය ඩම්ප් කළ පසු විශ්ලේෂණය අවසන් කරයි. න්‍යාසය පමණක් පිටතදී පරීක්ෂා කිරීමට අවශ්‍ය විට භාවිත කරයි.
ITERLOG පුනරාවර්තන ක්‍රමයේ අභිසරණ ඉතිහාසය ප්‍රතිදානය කරයි. අවශේෂයේ වෙනස්වීම පරීක්ෂා කිරීමට භාවිත කරයි.
TIMELOG විසඳුම්කාරක ගණනය කිරීමේ කාලය ප්‍රතිදානය කරයි. VERBOSE මගින් වඩා විස්තරාත්මක බෙදීමක් ප්‍රතිදානය කරයි.
STEPLOG පියවර තොරතුරු ප්‍රතිදානය කරයි. විශ්ලේෂණ ක්‍රියාපටිපාටිය පරීක්ෂා කිරීමට භාවිත කරයි.
LOGLEVEL AMG පූර්ව-කොන්දේසි කිරීමේ ස්තරානුක්‍රමික ව්‍යුහය වැනි රෝගනිර්ණ තොරතුරු ප්‍රතිදානය කරයි. ITERLOG සහ TIMELOG වලින් ස්වාධීනව සඳහන් කරයි. අගය වැඩි කළ විට ප්‍රතිදානය වැඩි වේ.

න්‍යාස ඩම්ප් කිරීම යනු විශ්ලේෂණයේදී එකලස් කළ සංගුණක න්‍යාසය බාහිර මෙවලම් මගින් පරීක්ෂා කිරීමට ඇති ක්‍රියාකාරිත්වයකි. DUMPEXIT සක්‍රීය කළ විට න්‍යාසය සහ දකුණු පස සුරැකි විගස විශ්ලේෂණය අවසන් වේ. කොන්දේසි අංක ඇස්තමේන්තුව CG සහ GMRES සමඟ භාවිත කළ හැකි පරීක්ෂණාත්මක ක්‍රියාකාරිත්වයක් වන අතර අභිසරණ හැසිරීම විනිශ්චය කිරීමට භාවිත කරයි.

අදාළ අයිතම