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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science(ICCS 2005) pt.3; 20050522-25; Atlanta, GA(US) >A Sparse Parallel Hybrid Monte Carlo Algorithm for Matrix Computations
【24h】

A Sparse Parallel Hybrid Monte Carlo Algorithm for Matrix Computations

机译：矩阵计算的稀疏并行混合蒙特卡罗算法

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In this paper we introduce a new algorithm, based on the successful work of Fathi and Alexandrov, on hybrid Monte Carlo algorithms for matrix inversion and solving systems of linear algebraic equations. This algorithm consists of two parts, approximate inversion by Monte Carlo and iterative refinement using a deterministic method. Here we present a parallel hybrid Monte Carlo algorithm, which uses Monte Carlo to generate an approximate inverse and that improves the accuracy of the inverse with an iterative refinement. The new algorithm is applied efficiently to sparse non-singular matrices. When we are solving a system of linear algebraic equations, Bx = b, the inverse matrix is used to compute the solution vector x = B~(-1)b. We present results that show the efficiency of the parallel hybrid Monte Carlo algorithm in the case of sparse matrices.
机译：本文在Fathi和Alexandrov的成功工作的基础上，针对矩阵求逆和线性代数方程组求解的混合蒙特卡罗算法，介绍了一种新算法。该算法由两部分组成：蒙特卡罗近似反演和使用确定性方法的迭代细化。在这里，我们提出了一种并行混合蒙特卡罗算法，该算法使用蒙特卡罗生成近似逆，并通过迭代细化提高了逆的精度。新算法被有效地应用于稀疏非奇异矩阵。当我们求解线性代数方程组Bx = b时，逆矩阵用于计算解矢量x = B〜（-1）b。我们目前的结果表明，在稀疏矩阵的情况下，并行混合Monte Carlo算法的效率。

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