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자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Sang-Bae (Department of Mathematics, Hannam University) Xu, Shuting (Department of Computer Information Systems, Virginia State University) Zhang, Jun (Department of Computer Science, University of Kentucky)
저널정보
한국전산응용수학회 Journal of applied mathematics & informatics Journal of applied mathematics & informatics 제28권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
351 - 361 (11page)

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The solution of large sparse linear systems is one of the most important problems in large scale scientific computing. Among the many methods developed, the preconditioned Krylov subspace methods are considered the preferred methods. Selecting a suitable preconditioner with appropriate parameters for a specific sparse linear system presents a challenging task for many application scientists and engineers who have little knowledge of preconditioned iterative methods. The prediction of ILU type preconditioners was considered in [27] where support vector machine(SVM), as a data mining technique, is used to classify large sparse linear systems and predict best preconditioners. In this paper, we apply the data mining approach to the sparse approximate inverse(SAI) type preconditioners to find some parameters with which the preconditioned Krylov subspace method on the linear systems shows best performance.
#Sparse matrix #preconditioning #sparse approximte inverse #support vector machine

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