Machine learningKrylov Subspace Iterative
GMRES
GMRES (Generalized Minimal Residual) היא שיטה איטרטיבית לפתרון מערכות לינאריות גדולות ודלילות, לא סימטריות או סימטריות למחצה, מהצורה Ax = b, שפותחה על ידי סאעד ושולץ ב-1986. היא בונה בסיס אורתונורמלי של קרילוב באמצעות שיטת ארנולדי ופותרת בעיית ריבועים פחותים כדי למזער את השארית בכל איטרציה.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
- 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 ↗
- Saad, Y. (2003). Iterative Methods for Sparse Linear Systems (2nd ed.). SIAM. DOI: 10.1137/1.9780898718003 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Minimal Residual Method. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- שיטת הגרדיאנטים הצמודיםשיטות נומריות↔ compare