ScholarGate
Avustaja
Machine learningKrylov Subspace Iterative

GMRES

GMRES (yleistetty minimijäämä) on iteratiivinen menetelmä suurten harvojen epäsymmetristen lineaaristen yhtälöryhmien Ax = b ratkaisemiseksi, jonka Saad ja Schultz kehittivät vuonna 1986. Se rakentaa ortonormaalin Krylov-kannan Arnoldin menetelmällä ja ratkaisee pienimmän neliösumman ongelman minimoidakseen jäämän jokaisella iteraatiolla.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Minimal Residual Method. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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

Tähän viittaavat

ScholarGateGMRES (Generalized Minimal Residual Method). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/numerical-methods/gmres · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026