Previous |  Up |  Next

Article

Title: Metoda konjugovaných gradientů jako dobrodružství jdoucí přes staletí (Czech)
Title: The Conjugate Gradient Method as a Journey Through Centuries (English)
Author: Strakoš, Zdeněk
Language: Czech
Journal: Pokroky matematiky, fyziky a astronomie
ISSN: 0032-2423
Volume: 65
Issue: 4
Year: 2020
Pages: 197-222
Summary lang: Czech
.
Category: math
.
Summary: Metoda konjugovaných gradientů a Lanczosova metoda tvoří historický a metodologický základ tzv. metod krylovovských podprostorů pro numerickou aproximaci řešení lineárních rovnic a částečnou aproximaci spektra lineárních operátorů. Ačkoliv jsou v obecném povědomí spojovány především s numerickým řešením velmi rozsáhlých soustav lineárních algebraických rovnic a aproximací vlastních čísel velkých matic, je přirozené uvažovat jejich formulaci v kontextu operátorů na Hilbertových prostorech (konečné či nekonečné dimenze). Ostatně ani v algebraické formulaci nemusí být matice soustavy vůbec sestavována, neboť výpočet používá pouze aplikaci odpovídajícího operátoru na vektor. Principiální vztah metody konjugovaných gradientů a Lanczosovy metody k problému momentů, k teorii ortogonálních polynomů, Jacobiho matic, řetězových zlomků a Gaussovy kvadratury z nich činí také objekt čistě matematického zájmu. Využití hlubokých matematických souvislostí postupně vedlo k pochopení \emph{adaptivního silně nelineárního chování} obou metod včetně vlivu aritmetiky s konečnou přesností na praktické výpočty. V nejlepším smyslu se zde setkává matematický a informatický pohled. Příležitost, kterou prolnutí obou oborů přináší, však není využita při zúženém chápání metody konjugovaných gradientů a Lanczosovy metody jako pouhých algoritmických výpočetních nástrojů, které je bohužel až na výjimky rozšířeno napříč literaturou. To má zhoubné důsledky. Pro většinu matematiků (a následně i vědců z jiných oborů, inženýrů a praktiků provádějících výpočty v aplikacích) dominuje v pojetí metody konjugovaných gradientů lineární odhad poklesu velikosti chyby \emph{odpovídající Čebyševově metodě}. Mnoho učebnicových popisů metody konjugovaných gradientů a stejně tak článků na ni odkazujících je pak zatíženo řadou mýtů, nedorozumění i nepřiznaných omylů. Matematicky zcela zmatečné je pojetí metody konjugovaných gradientů pro řešení lineárních rovnic, kdy jsou jednotlivé iterace těsně navzájem provázány podmínkou optimality na podprostorech rostoucí dimenze, jako zjednodušení gradientních metod pro řešení nelineárních rovnic. Příklad metody konjugovaných gradientů a Lanczosovy metody ukazuje, jak krásná a zároveň obtížná i úzká může být cesta k porozumění. Vede nás k trpělivosti a houževnatosti, ale hlavně nás učí pokoře. (Czech)
MSC: 65F10
MSC: 65Fxx
idZBL: Zbl 07675633
.
Date available: 2020-12-02T16:48:07Z
Last updated: 2023-09-13
Stable URL: http://hdl.handle.net/10338.dmlcz/148475
.
Reference: [1] Arioli, M., Pták, V., Strakoš, Z.: Krylov sequences of maximal length and convergence of GMRES.. BIT 38 (1998), 636–643. MR 1670196, 10.1007/BF02510405
Reference: [2] Axelsson, O., Barker, V. A.: Finite element solution of boundary value problems, theory and computations.. Academic Press, Orlando, FL, 1984. MR 0758437
Reference: [3] Benzi, M.: Preconditioning techniques for large linear systems: a survey.. J. Comput. Phys. 182 (2002), 418–477. MR 1941848, 10.1006/jcph.2002.7176
Reference: [4] Benzi, M., Tůma, M.: A comparative study of sparse approximate inverse preconditioners.. Appl. Numer. Math. 30 (1999), 305–340. MR 1688632, 10.1016/S0168-9274(98)00118-4
Reference: [5] Brandts, J., Křížek, M.: Padesát let metody konjugovaných gradienů aneb zvládnou počítače soustavy miliónů rovnic o miliónech neznámých?. Pokroky Mat. Fyz. Astronom. 47 (2002), 103–113.
Reference: [6] Brezinski, C.: History of continued fractions and Padé approximants.. Springer Series in Computational Mathematics, vol. 12. Springer-Verlag, Berlin, 1991. MR 1083352
Reference: [7] Carson, E., Rozložník, M., Strakoš, Z., Tichý, P., Tůma, M.: The numerical stability analysis of pipelined conjugate gradient methods: historical context and methodology.. SIAM J. Sci. Comput. 40 (2018), A3549–A3580. MR 3866570, 10.1137/16M1103361
Reference: [8] Carson, E., Strakoš, Z.: On the cost of iterative computations.. Philos. Trans. Roy. Soc. A 378 (2020). MR 4072455
Reference: [9] Concus, P., Golub, G. H., O'Leary, D. P.: A generalized conjugate gradient method for the numerical solution of elliptic partial differential equations.. In: Bunch, J. R., Rose, D. J.: Sparse Matrix Computations, Academic Press, New York, 2018, 309–332. MR 0501821
Reference: [10] Daniel, J. W.: The conjugate gradient method for linear and nonlinear operator equations.. SIAM J. Numer. Anal. 4 (1967), 10–26. Zbl 0154.40302, MR 0217987, 10.1137/0704002
Reference: [11] Duintjer Tebbens, J., Hnětynková, I., Plešinger, M., Strakoš, Z., Tichý, P.: Analýza metod pro maticové výpočty – základní metody.. MatfyzPress, Praha, 2012.
Reference: [12] Engeli, M., Ginsburg, T., Rutishauser, H., Stiefel, E.: Refined iterative methods for computation of the solution and the eigenvalues of self-adjoint boundary value problems.. Mitt. Inst. Angew. Math. Zürich 8, Birkhäuser, Basel, 1959. MR 0145689
Reference: [13] Fischer, B.: Polynomial based iteration methods for symmetric linear systems.. Wiley-Teubner Series Advances in Numerical Mathematics, John Wiley and Sons, Chichester, 1996. MR 1449136
Reference: [14] Gergelits, T., Mardal, K.-A., Nielsen, B. F., Strakoš, Z.: Laplacian preconditioning of elliptic PDEs: Localization of the eigenvalues of the discretized operator.. SIAM J. Numer. Anal. 57 (2019), 1369–1394. MR 3961990, 10.1137/18M1212458
Reference: [15] Gergelits, T., Nielsen, B. F., Strakoš, Z.: Generalized spectrum of second order differential operators.. SIAM J. Numer. Anal. 58 (2020), 2193–2211. MR 4128499, 10.1137/20M1316159
Reference: [16] Gergelits, T., Strakoš, Z.: Composite convergence bounds based on Chebyshev polynomials and finite precision conjugate gradient computations.. Numer. Algorithms 65 (2014), 759–782. MR 3187962, 10.1007/s11075-013-9713-z
Reference: [17] Greenbaum, A.: Behavior of slightly perturbed Lanczos and conjugate-gradient recurrences.. Linear Algebra Appl. 113 (1989), 7–63. MR 0978581, 10.1016/0024-3795(89)90285-1
Reference: [18] Greenbaum, A.: Iterative methods for solving linear systems.. Frontiers in Applied Mathematics, vol. 17. SIAM, Philadelphia, PA, 1997. MR 1474725
Reference: [19] Greenbaum, A., Pták, V., Strakoš, Z.: Any nonincreasing convergence curve is possible for GMRES.. SIAM J. Matrix Anal. Appl. 17 (1996), 465–469. MR 1397238, 10.1137/S0895479894275030
Reference: [20] Greenbaum, A., Strakoš, Z.: Predicting the behavior of finite precision Lanczos and conjugate gradient computations.. SIAM J. Matrix Anal. Appl. 13 (1992), 121–137. MR 1146656, 10.1137/0613011
Reference: [21] Greenbaum, A., Strakoš, Z.: Matrices that generate the same Krylov residual spaces.. In: Recent advances in iterative methods. IMA Vol. Math. Appl., vol. 60. Springer, New York, 1994, 95–118. MR 1332745
Reference: [22] Hayes, R. M.: Iterative methods for solving linear problems in Hilbert space.. PhD. Thesis. Univ. of California at Los Angeles, 1954.
Reference: [23] Hestenes, M. R., Stiefel, E.: Methods of conjugate gradients for solving linear systems.. J. Research Nat. Bur. Standards 49 (1952), 409–436. Zbl 0048.09901, MR 0060307, 10.6028/jres.049.044
Reference: [24] Karush, W.: Convergence of a method for solving linear problems.. Proc. Amer. Math. Soc. 3 (1952), 839–851. MR 0055794, 10.1090/S0002-9939-1952-0055794-4
Reference: [25] Lanczos, C.: An iteration method for the solution of the eigenvalue problem of linear differential and integral operators.. J. Research Nat. Bur. Standards 45 (1950), 255–282. MR 0042791, 10.6028/jres.045.026
Reference: [26] Lanczos, C.: Solution of systems of linear equations by minimized iterations.. J. Research Nat. Bur. Standards 49 (1952), 33–53. MR 0051583, 10.6028/jres.049.006
Reference: [27] Lanczos, C.: Chebyshev polynomials in the solution of large-scale linear systems.. In: Proceedings of the Association for Computing Machinery, Toronto, 1952, Sauls Lithograph Co., Washington, DC, 1953, 124–133. MR 0067580
Reference: [28] Lanczos, C.: Why Mathematics?. Lecture given at the Annual Meeting of the Irish Mathematical Association on October 31, 1966, at Belfield, Dublin.
Reference: [29] Liesen, J., Strakoš, Z.: Krylov subspace methods: Principles and analysis.. Oxford University Press, Oxford, 2013. MR 3024841
Reference: [30] Ljusternik, L. A.: Solution of problems in linear algebra by the method of continued fractions.. Trudy Voronezh. Gos. Inst., Voronezh 2 (1956), 85–90. MR 0084856
Reference: [31] Málek, J., Strakoš, Z.: Preconditioning and the conjugate gradient method in the context of solving PDEs.. SIAM Spotlights, vol. 1. SIAM, Philadelphia, PA, 2015. MR 3307335
Reference: [32] Meurant, G., Strakoš, Z.: The Lanczos and conjugate gradient algorithms in finite precision arithmetic.. Acta Numer. 15 (2006), 471–542. MR 2269746, 10.1017/S096249290626001X
Reference: [33] Murphy, M. F., Golub, G. H., Wathen, A. J.: A note on preconditioning for indefinite linear systems.. SIAM J. Sci. Comput. 21 (2000), 1969–1972. MR 1762024, 10.1137/S1064827599355153
Reference: [34] Paige, C. C.: Accuracy and effectiveness of the Lanczos algorithm for the symmetric eigenproblem.. Linear Algebra Appl. 34 (1980), 235–258. MR 0591433, 10.1016/0024-3795(80)90167-6
Reference: [35] Pearson, J. W., Pestana, J.: Preconditioned iterative methods for scientific applications.. GAMM-Mitt., to appear (2020).
Reference: [36] Pozza, S., Strakoš, Z.: Algebraic description of the finite Stieltjes moment problem.. Linear Algebra Appl. 561 (2019), 207–227. MR 3868647, 10.1016/j.laa.2018.09.026
Reference: [37] Reid, J. K.: On the method of conjugate gradients for the solution of large sparse systems of linear equations.. In: Large sparse sets of linear equations, Proc. Conf., St. Catherine’s Coll., Oxford, 1970, Academic Press, London, 1971, 231–254. MR 0341836
Reference: [38] Rektorys, K.: Variační metody v inženýrských problémech a v problémech matematické fyziky.. SNTL, Praha, 1974. MR 0487652
Reference: [39] Saad, Y.: Iterative methods for sparse linear systems.. 2nd ed., SIAM, Philadelphia, PA, 2003. MR 1990645
Reference: [40] Stieltjes, T. J.: Recherches sur les fractions continues.. Ann. Fac. Sci. Toulouse Sci. Math. Sci. Phys. 8 (1894), J. 1–122. Reprinted in Oeuvres II (P. Noordhoff, Groningen, 1918), 402–566. English translation Investigations on continued fractions. in Thomas Jan Stieltjes, Collected Papers, Vol. II, Springer-Verlag, Berlin, 1993, 609–745. MR 1508159
Reference: [41] Strakoš, Z., Tichý, P.: On error estimation in the conjugate gradient method and why it works in finite precision computations.. Electron. Trans. Numer. Anal. 13 (2002), 56–80. MR 1943611
Reference: [42] Thurston, W.: On proof and progress in Mathematics.. Bull. Amer. Math. Soc. 30 (1994), 161–177. MR 1249357, 10.1090/S0273-0979-1994-00502-6
Reference: [43] Vorobyev, Yu. V.: Methods of moments in applied mathematics.. Translated from the Russian original published in 1958 by Bernard Seckler, Gordon and Breach Science Publishers, New York, 1965. MR 0184400
Reference: [44] van der Vorst, H. A.: Preconditioning by incomplete decompositions.. PhD Thesis. University of Utrecht, 1982.
Reference: [45] Wathen, A.: Preconditioning.. Acta Numer. 24 (2015), 329–376. MR 3349311, 10.1017/S0962492915000021
Reference: [46] Zeidler, E.: Oxford users' guide to mathematics.. Oxford University Press, Oxford, 2004. Translated from the 1996 German original by Bruce Hunt. MR 3157455
.

Files

Files Size Format View
PokrokyMFA_65-2020-4_1.pdf 453.2Kb application/pdf View/Open
Back to standard record
Partner of
EuDML logo