ARAS：完全代数的两层区域分解预处理技术及其在粗界面上的近似
数值分析
2013-03-28 v1
摘要
本文致力于开发一种基于Schwarz区域分解方法的完全代数增强的两层预处理器。我们考虑限制加性Schwarz迭代过程的纯散度，该过程导致X.-C. Cai和M. Sarkis在SIAM Journal of Scientific Computing, Vol. 21 no. 2, 1999中开发的预处理器。该过程在人工界面上的向量序列迹的收敛性可以通过Aitken加速技术加速，如M. Garbey和D. Tromeur-Dervout在International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol. 40, no. 12,2002中的工作所提出的。我们提出了一种Aitken-Schwarz技术的公式化，作为一种预处理技术，称为Aitken-RAS。Aitken加速在缩减空间中进行以节省计算或允许完全代数计算加速解而无需知道底层方程。还提出了Aitken-RAS预处理器收敛性研究以及在工业问题上的应用。
引用
@article{arxiv.1303.6883,
title = {ARAS: Fully algebraic Two-level domain decomposition precondition technique with approximation on course interfaces Fully},
author = {Thomas Dufaud and Tromeur-Dervout Damien},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.6883},
year = {2013}
}
备注
33 pages