Machine learningKrylov Subspace Iterative
GMRES
GMRES (Generalized Minimal Residual)는 1986년 Saad와 Schultz가 개발한 대규모 희소 비대칭 선형 시스템 Ax = b를 풀기 위한 반복법입니다. 이 방법은 Arnoldi 방법을 사용하여 정규 직교 Krylov 기저를 구축하고 각 반복에서 잔차를 최소화하기 위해 최소 제곱 문제를 풉니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Minimal Residual Method. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/numerical-methods/gmres
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