ScholarGate
Assistent
Machine learningKrylov Subspace Iterative

GMRES

GMRES (Generalized Minimal Residual) is een iteratieve methode voor het oplossen van grote, ijle, niet-symmetrische lineaire stelsels Ax = b, ontwikkeld door Saad en Schultz in 1986. Het bouwt een orthonormale Krylov-basis op met behulp van de methode van Arnoldi en lost een kleinste-kwadratenprobleem op om de residu bij elke iteratie te minimaliseren.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Geciteerd door

ScholarGateGMRES (Generalized Minimal Residual Method). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/numerical-methods/gmres · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026