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【24h】

近似逆行列前処理と不完全コレスキ分解を融合したCG法の並列用前処理の提案

机译：平行制备CG方法的提议，其中逆矩阵预处理和不完全胆固分解的近似矩阵预处理

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一般に，共役勾配（Conjugate Gradient : 以下，CGと略す）洩の前処理行列に望まれる性質として，元の行列の疎（スノトス）性の保持とその近似度の高さが上げられる．さらに，反復計算の高い並列性を実現するには，前処理行列のタイプも重要になってくる．代表的な前処理の1つに，不完全コレスキー（Incomplete Cholesky：以下っICと略す）分解のように，連立1次方程式の係数行列を三角行列どうしの積の形に不完全分解する方綾がよく知られている．しかしながら，このタイプの前処理では、その計算法が本質鰍こ持つ演算の逐次性のため，CG法の算法中の前処理部分の並列化が非常に甑難であるため今まで数多くの捏秦がなされてきた[11]．
机译：通常，缀合物梯度（缀合梯度：以下称为Cg）。作为预处理基质所需的所需性质，提高了原始基质及其高度的稀疏（SnOTOS）特性的保持。 另外，预处理矩阵的类型也很重要，以实现重复计算的高平行度。 典型预处理之一是在三角矩阵的系数矩阵不完全分解三角矩阵的系数矩阵的情况下，例如不完全collece（IC）分解。Aya是众所周知的。 然而，在这种类型的预处理中，由于计算方法是本质的顺序操作，因此在CG方法计算期间预处理部分的并排化是非常难以具有大量的[11]。

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