ScholarGate
Assistent
Machine learningKrylov Subspace Iterative

GMRES

GMRES (Generaliseeritud Minimaalne Jääk) on iteratiivne meetod suurte hõredate sümmeetriliste või mittesümmeetriliste lineaarsete süsteemide Ax = b lahendamiseks, mille töötasid välja Saad ja Schultz 1986. aastal. See konstrueerib ortonormaalse Krylovi baasi Arnoldi meetodi abil ja lahendab vähimruutude probleemi, et minimeerida jääki igal iteratsioonil.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. Saad, Y., & Schultz, M. H. (1986). GMRES: A generalized minimal residual algorithm for solving nonsymmetric linear systems. SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing, 7(3), 856–869. DOI: 10.1137/0907058
  2. Walker, H. F. (1988). Implementation of the GMRES method using Householder reflections. SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing, 9(1), 152–163. DOI: 10.1137/0909010
  3. Saad, Y. (2003). Iterative Methods for Sparse Linear Systems (2nd ed.). SIAM. DOI: 10.1137/1.9780898718003

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Minimal Residual Method. ScholarGate. https://scholargate.app/et/numerical-methods/gmres

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateGMRES (Generalized Minimal Residual Method). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/numerical-methods/gmres · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026