Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems: From Theory to Computations de Gérard Meurant

Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems: From Theory to Computations: Springer Series in Computational Mathematics, cartea 57

Autor Gérard Meurant, Jurjen Duintjer Tebbens
en Limba Engleză Paperback – 3 oct 2021

Observăm o evoluție constantă a calculului științific, unde eficiența rezolvării sistemelor liniare de mari dimensiuni a devenit critică pentru discipline precum fizica, ingineria sau biologia. În acest context, metodele de subspațiu Krylov s-au impus ca standard de robustețe, adaptându-se continuu arhitecturilor moderne de înaltă performanță. Lucrarea Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems oferă o perspectivă enciclopedică asupra stadiului actual al cercetării, fiind o resursă esențială în Springer Series in Computational Mathematics.

Considerăm că rigoarea acestei ediții din 2020 este definită de integrarea unor rezultate teoretice recente, unele prezentate aici în premieră. Aceasta extinde cadrul propus de Krylov Subspace Methods for Linear Systems de Tomohiro Sogabe cu date noi din sfera metodelor Q-OR și Q-MR, oferind o tratare unificată a algoritmilor pentru sisteme nesimetrice. Structura volumului urmărește o progresie logică: după stabilirea notațiilor și a fundamentelor teoretice în primele capitole, autorii analizează detaliat variantele FOM/GMRES, algoritmii Lanczos și familia IDR, culminând cu o secțiune de comparații numerice riguroase.

Ceea ce distinge acest volum este echilibrul dintre teorie și computație. Gérard Meurant și Jurjen Duintjer Tebbens nu se limitează la demonstrații matematice, ci analizează stabilitatea metodelor în condiții de aritmetică de precizie finită și oferă coduri de tip Matlab pentru implementare. Această abordare practică transformă lucrarea dintr-o monografie teoretică într-un instrument de lucru pentru dezvoltarea de noi algoritmi sau optimizarea celor existenți în simulările complexe.

Citește tot Restrânge

Din seria Springer Series in Computational Mathematics

  • 15% Introduction to Shape Optimization: Shape Sensitivity Analysis
    Preț: 47852 lei
  • 18% Tensor Spaces and Numerical Tensor Calculus
    Preț: 97781 lei
  • 18% Quadpack: A Subroutine Package for Automatic Integration
    Preț: 69875 lei
  • Numerical Techniques for Stochastic Optimization
    Preț: 38912 lei
  • Sequence Transformations
    Preț: 37101 lei
  • 18% History of Continued Fractions and Padé Approximants
    Preț: 134460 lei
  • Numerical Continuation Methods
    Preț: 37936 lei
  • 18% Solving Ordinary Differential Equations II
    Preț: 133592 lei
  • 20% Lancelot: A Fortran Package for Large-Scale Nonlinear Optimization (Release A)
    Preț: 95751 lei
  • 20% Lancelot
    Preț: 94948 lei
  • 18% Elliptic Differential Equations
    Preț: 76162 lei
  • 15% Numerical Toolbox for Verified Computing I
    Preț: 61682 lei
  • The Linearization Method for Constrained Optimization
    Preț: 36492 lei
  • 18% Numerical Approximation of Partial Differential Equations
    Preț: 87300 lei
  • 18% Robust Numerical Methods for Singularly Perturbed Differential Equations
    Preț: 96746 lei
  • 18% Galerkin Finite Element Methods for Parabolic Problems
    Preț: 105966 lei
  • The Graduate Student’s Guide to Numerical Analysis ’98: Lecture Notes from the VIII EPSRC Summer School in Numerical Analysis
    Preț: 37895 lei
  • The Graduate Student's Guide to Numerical Analysis '98
    Preț: 39896 lei
  • 18% Matrix Iterative Analysis
    Preț: 91119 lei
  • 15% Numerical Bifurcation Analysis for Reaction-Diffusion Equations
    Preț: 62495 lei
  • 15% Principles of Computational Fluid Dynamics
    Preț: 63263 lei
  • 15% Minimization Methods for Non-Differentiable Functions
    Preț: 49949 lei
  • 15% Method of Difference Potentials and Its Applications
    Preț: 63454 lei
  • 18% Geometric Numerical Integration
    Preț: 135614 lei
  • 18% Numerical Modeling in Materials Science and Engineering
    Preț: 107326 lei
  • 18% Numerical Solution of Time-Dependent Advection-Diffusion-Reaction Equations
    Preț: 116826 lei
  • 18% Domain Decomposition Methods - Algorithms and Theory
    Preț: 76303 lei
  • 15% Newton Methods for Nonlinear Problems: Affine Invariance and Adaptive Algorithms
    Preț: 68279 lei
  • 24% Geršgorin and His Circles
    Preț: 68864 lei
  • 24% Ger¿gorin and His Circles
    Preț: 68537 lei
  • 15% Stochastic Numerics for the Boltzmann Equation
    Preț: 62055 lei

Preț: 92979 lei

Preț vechi: 113390 lei
-18%

Puncte Express: 1395
Paperback 92979 lei
Hardback 93604 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 20 iunie-04 iulie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783030552534
ISBN-10: 3030552535
Pagini: 686
Ilustrații: XIV, 686 p. 184 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.97 kg
Ediția:1st ed. 2020
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria Springer Series in Computational Mathematics

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare cercetătorilor și practicienilor care au nevoie de o bază teoretică solidă și soluții algoritmice pentru sisteme liniare nesimetrice. Cititorul câștigă acces la algoritmi de ultimă oră, inclusiv coduri de tip Matlab și analize de precizie finită, esențiale pentru implementări robuste în calculul de înaltă performanță. Este o resursă de referință care acoperă golul dintre teoria abstractă și necesitățile computaționale actuale.

Cuprins

1. Notation, definitions and tools.- 2. Q-OR and Q-MR methods.- 3. Bases for Krylov subspaces.- 4. FOM/GMRES and variants.- 5. Methods equivalent to FOM or GMRES- 6.  Hessenberg/CMRH .- 7. BiCG/QMR and Lanczos algorithms .- 8. Transpose-free Lanczos methods.- 9. The IDR family.- 10. Restart, deflation and truncation .- 11. Related topics.- 12. Numerical comparison of methods.- A.  Test matrices and short biographical notices.- References.- Index.

Textul de pe ultima copertă

This book aims to give an encyclopedic overview of the state-of-the-art of Krylov subspace iterative methods for solving nonsymmetric systems of algebraic linear equations and to study their mathematical properties.  Solving systems of algebraic linear equations is among the most frequent problems in scientific computing; it is used in many disciplines such as physics, engineering, chemistry, biology, and several others. Krylov methods have progressively emerged as the iterative methods with the highest efficiency while being very robust for solving large linear systems; they may be expected to remain so, independent of progress in modern computer-related fields such as parallel and high performance computing.The mathematical properties of the methods are described and analyzed along with their behavior in finite precision arithmetic. A number of numerical examples demonstrate the properties and the behavior of the described methods.  Also considered are the methods’ implementations and coding as Matlab®-like functions. Methods which became popular recently are considered in the general framework of Q-OR (quasi-orthogonal )/Q-MR (quasi-minimum) residual methods.

This book can be useful for both practitioners and for readers who are more interested in theory. Together with a review of the state-of-the-art, it presents a number of recent theoretical results of the authors, some of them unpublished, as well as a few original algorithms. Some of the derived formulas might be useful for the design of possible new methods or for future analysis. For the more applied user, the book gives an up-to-date overview of the majority of the available Krylov methods for nonsymmetric linear systems, including well-known convergence properties and, as we said above, template codes that can serve as the base for more individualized and elaborate implementations.

Caracteristici

Contains an overview of state-of-the-art Krylov subspace methods including new theoretical convergence results Emphasis is placed on the construction of examples with prescribed convergence histories for many of the described methods Matlab codes included for most of the described methods and techniques New results are presented in the context of a unifying framework that are valid for classes of methods (so-called quasi-minimum residual and quasi-orthogonal residual methods) Contains descriptions of important methods not treated in previous books