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大型稀疏线性方程组符号LU分解法
被引量：
6
1
作者
张永杰
孙秦
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第28期29-30,72,共3页
基于有限元总刚矩阵的大规模稀疏性、对称性等特性,采用全稀疏存储结构以及最小填入元算法,使得计算机的存储容量达到最少。为了节省计算机的运算时间,对总刚矩阵进行符号LU分解方法,大大减少了数值求解过程中的数据查询。这种全稀疏存...
基于有限元总刚矩阵的大规模稀疏性、对称性等特性,采用全稀疏存储结构以及最小填入元算法,使得计算机的存储容量达到最少。为了节省计算机的运算时间,对总刚矩阵进行符号LU分解方法,大大减少了数值求解过程中的数据查询。这种全稀疏存储结构和符号LU分解相结合的求解方法,使大规模稀疏线性化方程组的求解效率大大提高。数值算例证明该算法在时间和存贮上都较为占优,可靠高效,能够应用于有限元线性方程组的求解。
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关键词
大型
稀疏
线性方程组
全稀疏存贮策略
符号LU分解
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职称材料
题名
大型稀疏线性方程组符号LU分解法
被引量：
6
1
作者
张永杰
孙秦
机构
西北工业大学航空学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第28期29-30,72,共3页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.10477018)。
文摘
基于有限元总刚矩阵的大规模稀疏性、对称性等特性,采用全稀疏存储结构以及最小填入元算法,使得计算机的存储容量达到最少。为了节省计算机的运算时间,对总刚矩阵进行符号LU分解方法,大大减少了数值求解过程中的数据查询。这种全稀疏存储结构和符号LU分解相结合的求解方法,使大规模稀疏线性化方程组的求解效率大大提高。数值算例证明该算法在时间和存贮上都较为占优,可靠高效,能够应用于有限元线性方程组的求解。
关键词
大型
稀疏
线性方程组
全稀疏存贮策略
符号LU分解
Keywords
large scale sparse linear equations
fully sparse strategy
symbol LU decomposition
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
大型稀疏线性方程组符号LU分解法
张永杰
孙秦
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
6
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