Skip to main content
Log in

A general iterative sparse linear solver and its parallelization for interval Newton methods

Обобщенныи итеративный линейный решателй для разреженных систем и его параллелизация для интервальных методов Ньютона

  • Mathematical Research
  • Published:
Reliable Computing

Abstract

Interval Newton/Generalized Bisection methods reliably find all numerical solutions within a given domain. Both computational complexity analysis and numerical experiments have shown that solving the corresponding interval linear system generated by interval Newton's methods can be computationally expensive (especially when the nonlinear system is large).

In applications, many large-scale nonlinear systems of equations result in sparse interval jacobian matrices. In this paper, we first propose a general indexed storage scheme to store sparse interval matrices We then present an iterative interval linear solver that utilizes the proposed index storage scheme It is expected that the newly proposed general interval iterative sparse linear solver will improve the overall performance for interval Newton/Generalized bisection methods when the jacobian matrices are sparse. In section 1, we briefly review interval Newton's methods. In Section 2, we review some currently used storage schemes for sparse systems. In Section 3, we introduce a new index scheme to store general sparse matrices. In Section 4, we present both sequential and parallel algorithms to evaluate a general sparse Jacobian matrix. In Section 5, we present both sequential and parallel algorithms to solve the corresponding interval linear system by the all-row preconditioned scheme. Conclusions and future work are discussed in Section 6.

Abstract

Интервальный метод Ньютона и обобщенный метод половинного деления гарантированно находят все численные решения в заланной области. Как анализ вычислительной сложности, гак и численные зксперимемты показали, что решение соответствующей интервальной линейной системы, полученной интервальными методами Ньютона, может потребовать значительного объема вычислений (особенно если нелинейная система велика по размерам)

На практике системы нелинейных уравнений большой размерности нередко сводятся к разреженным интервальным матрицам Якоби. В настоящей работе предлагается обобщенная индексированная схема памяти для хранения разреженных интервальных матриц, а затем вводится итеративный интервальный линейный решатель, пснользуюший эту схему Ожидается, что предложенный обобшенный итеративный итеративный интервальный линейный решатель повысит обшую производительность методов Ньютона и обобщенного метода половинного деления для разреженных матриц Якоби В разделе 1 кратко описаны интервальные методы Ньютона. В разделе 2 рассматриваются некоторые используемые в настоящее время схемы памяти для разреженных систем В

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Similar content being viewed by others

References

  1. Dongarra, J. et l.Solving linear systems on vector and shared memory computers. SIAM, 1991.

  2. Duff, I.Direct methods for sparse matrices. Oxford University Press, 1986.

  3. Duff, I.Sparse matrix test problems, ACM Trans. Math. Software 15 (1) (1989), pp. 1–14.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  4. Gan, Q., Yang, Q., and Hu, C.parallel all-row preconditioned interval linear solver for nonlinear equations on multiprocessor. Parallel computing 20 (9) (1994) pp. 1249–1268.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  5. Hansen, E. R. and Sengupta, S.Bounding solutions of systems of equations using interval arithmetic. BIT 21 (1981), pp. 203–211.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  6. Hu, C., Bayoumi, M., Kearfott, R. B., and Yang, Q.A parallelized algorithm for all-row preconditioned interval Newton/generalized bisection method. In: “Proc. SIAM 5th Conf. on Paral. Proc. for Sci. Comp.”, SIAM, 1991, pp. 205–209.

  7. Kearfott, R. B.Abstract generalized bisection and a cost bound. Math. Comp.49 (179) (1987), pp. 187–202.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  8. Kearfott, R. B.Some tests of generalized bisection. ACM Trans. Math. Software13 (3) (1987), pp. 197–220.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  9. Kearfott, R. B., Hu, C., and Novoa, M.A review of preconditioners for the interval Gauss-Seidel method. Interval Computations 1 (1991), pp. 59–85.

    MathSciNet  Google Scholar 

  10. Kearfott, R. B. and Novoa, M.A program for generalized bisection. ACM Trans. Math. Software16 (2) (1990), pp. 152–157.

    Article  Google Scholar 

  11. Knuth, D.The art of computer programming, Vol. 1, Fundamental algorithms. Addison-Wesley, 1968.

  12. PCGPAK user's guide. Scientific Computing Associates, New Haven.

  13. Press, W. et al.Numerical recipes. Cambridge, 1992.

  14. Schnepper, C. and Stadther, M.Application of a parallel interval Newton/generalized bisection algorithm to equation-based chemical process flowsheeting. Interval Computations 4 (1993), pp. 40–64.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Additional information

This research was partially supported by NSF Grant No. MIP-9208041.

This co-author is a NASA funded undergraduate research assistant.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Cite this article

Hu, C., Frolov, A., Baker Kearfott, R. et al. A general iterative sparse linear solver and its parallelization for interval Newton methods. Reliable Comput 1, 251–263 (1995). https://doi.org/10.1007/BF02385256

Download citation

  • Received:

  • Revised:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/BF02385256

Keywords

Navigation