Preconditioning and the Conjugate Gradient Method in the Context of Solving PDEs
Langue : anglais
Edité par Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2014
- Livre broché
- Neuf

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This first title in SIAM's Spotlights book series is about the interplay between modeling, analysis, discretization, matrix computation, and model reduction. The authors link PDE analysis, functional analysis, and calculus of variations with matrix iterative computation using Krylov subspace methods and address the challenges that arise during formulation of the mathematical model through to efficient numerical solution of the algebraic problem.The book's central concept, preconditioning of the conjugate gradient method, is traditionally developed algebraically using the preconditioned finite-dimensional algebraic system. In this text, however, preconditioning is connected to the PDE analysis, and the infinite-dimensional formulation of the conjugate gradient method and its discretization and preconditioning are linked together.This text challenges commonly held views, addresses widespread misunderstandings, and formulates thought-provoking open questions for further research.
N° de réf. du vendeur LU-9781611973839
- Titre
- Preconditioning and the Conjugate Gradient Method in the Context of Solving PDEs
- Auteur
- Josef Málek, Zdenek Strakos
- Éditeur
- Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
- Année de publication
- 2014
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 161197383X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781611973839
- Poids de l'article
- 220 grammes
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À propos de l’auteur
Zdenek Strakos is a Professor at the Faculty of Mathematics and Physics, Charles University in Prague, Czech Republic. He has been an active member of several professional committees and journal editorial boards. He served on the ERC Advanced Grants Evaluation Panel for Computer Science and Informatics and was named its Chair in 2014. He was awarded the SIAM Activity Group on Linear Algebra Prize (1994), the Annual Prize of the Academy of Sciences of the Czech Republic (2007), and the Bernard Bolzano Medal of the Academy of Sciences of the Czech Republic for Merits in Mathematical Sciences (2013). In 2014 he was selected as a SIAM Fellow for advances in numerical linear algebra, especially iterative methods. He is interested in looking for interconnections between problems and disciplines, and in viewing particular questions in a wide context.
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