Применение многопроцессорных систем для решения двумерных интегральных уравнений Фредгольма I рода

Авторы

  • М.П. Васильев
  • А.Г. Ягола

Ключевые слова:

некорректные задачи уравнение Фредгольма I рода функционал Тихонова метод сопряженных градиентов параллельные вычисления

Аннотация

Рассматриваются особенности численной реализации решения двумерных интегральных уравнений Фредгольма I рода с применением многопроцессорных систем. Для решения этой некорректной задачи применяется алгоритм, основанный на минимизации функционала Тихонова. В качестве метода минимизации рассмотрен метод сопряженных градиентов. Предлагаются схемы распараллеливания задачи, показывается эффективность данного подхода.


Загрузки

Опубликован

2003-11-03

Выпуск

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

М.П. Васильев

А.Г. Ягола


Библиографические ссылки

  1. Ягола А.Г., Титаренко В.Н., Васильев М.П., Шимановская Е.В. Особенности решения задач картирования распределения химических элементов по поверхностям звезд как некорректных задач с использованием многопроцессорных систем // Вычислительные методы и программирование. 2002. 3, № 1. 5-17.
  2. Гончарский А.В., Черепащук А.М., Ягола А.Г. Некорректные задачи астрофизики. М.: Наука, 1985.
  3. Тихонов А.Н., Леонов А.С., Ягола А.Г. Нелинейные некорректные задачи. М.: Наука, 1995.
  4. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. С.-П.: БХВ-Петербург, 2002.

 Цитировать как   
Колосницын А.В. Модифицированный метод симплексных погружений для решения задач выпуклой оптимизации с большим числом ограничений // Вычислительные методы и программирование. 2019. 20, № 4. 428–437. doi 10.26089/NumMet.v20r437.

TEX CODE:

Kolosnitsyn A. , (2019) “A modified simplex embedding method for solving convex optimization problems with a large amount of constraints,” Numerical Methods and Programming, vol. 20, no. 4, pp. 428–437. https://doi.org/10.26089/NumMet.v20r437

TEX CODE:

A. Kolosnitsyn, “A modified simplex embedding method for solving convex optimization problems with a large amount of constraints,” Numerical Methods and Programming 20, no. 4 (2019): 428–437, https://doi.org/10.26089/NumMet.v20r437

TEX CODE:

Kolosnitsyn A. A modified simplex embedding method for solving convex optimization problems with a large amount of constraints. Numerical Methods and Programming. 2019;20(4):428–437.(In Russ.). DOI:10.26089/NumMet.v20r437

TEX CODE: