Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/1843/SLBS-6GVEVL
Type: | Dissertação de Mestrado |
Title: | Análise da influência de algoritmos de reordenação de matrizes esparsas no desempenho do método CCCG(n) |
Authors: | Fernanda Cristina do Carmo |
First Advisor: | Jose Monteiro da Mata |
First Co-advisor: | Frederico Ferreira Campos Filho |
First Referee: | Christiano Lyra Filho |
Second Referee: | Geraldo Robson Mateus |
Third Referee: | Márcio Luiz Bunte de Carvalho |
Abstract: | Este trabalho consiste em analisar a influência de algoritmos de reordenação de matrizes esparsas no desempenho do método Cholesky controlado gradiente conjugado - CCCG(?). Este método tem se mostrado muito eficiente na solução de sistemas lineares de alta ordem com matriz simétrica e definida positiva.São estudados algoritmos mais simples como o contagem de colunas e o Cuthill-McKee reverso, além de algoritmos mais sofisticados como o mínimo grau aproximado. Alguns resultados numéricos com o efeito das reordenações no preenchimento e no número de iterações do método são apresentados, mostrando experimentalmente que certos algoritmos, como o mínimo grau aproximado, podem trazer benefícios.Estes benefícios consistem em uma aceleração da convergência do método e em uma redução da quantidade de armazenamento utilizado. Enfim, foi estabelecida a situação onde uma reordenação deve ser utilizada para melhorar o desempenho do CCCG(?). |
Abstract: | In this work we investigate the influence of reordering algorithms on the performance of controlled Cholesky conjugate gradient method - CCCG(ç). This method has been proved to be ecient in solution of high linear systems with positive definite coecient matrix. It has been considered simple algorithms like column count and reverse thill-McKeeand more sophisticated algorithms like approximate minimum degree. Some numerical results on the eect of orderings on the fill-in and the iteration number have been presented. It is shown experimentally that certain reorderings like aproximated minimum degree can be very beneficial. The benefits consist of a faster convergence of the method and a lower storage requirements. Finally, the situation where a reordering can improve the CCCG(ç) was estabilished. |
Subject: | Algoritmos de computador Programaçao linear Computação Sistemas lineares |
language: | Português |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/SLBS-6GVEVL |
Issue Date: | 26-Aug-2005 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
fernandacristinacarmo.pdf | 2.21 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.