SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 26
Descargar para leer sin conexión
Iterativer Löser
ILU-Zerlegung
Abdelhamid Barzali
Prof. Dr. Thomas Huckle
18.06.07
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
ILU-Zerlegung
Einführung
warum? - was? - wie?
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Lösen des Gleichungssystems A*X=Y
Als Computerprogramm umgesetzt .
• Lineare Probleme der Technik lassen sich, sofern
sie nicht über- oder unterbestimmt sind auf die
Lösung eines linearen Gleichungssystems
zurückführen.
Ziel :
warum? - was? - wie?
warum? - was? - wie?
Es bieten sich viele Lösungsverfahren an (ZB) :
- Gauss-Alghoritmus
- QR-Zerlegung (varianten)
- Cholesky-Zerlegung
- LU-Zerlegung
…
warum? - was? - wie?
Die Methoden zur Lösung von linearen
Gleichungssystemen unterteilt man in zwei
klassen :
• direkte Verfahren : Cholesky-
Zerlegung,Gauss- Verfahren,LU &-
QR-Zerlegung
• iterative Verfahren : Gauß-
Seidel- und Jacobi-Verfahren,ILU..
LU-Zerlegung „Dreieckszerlegung “
Dies ist eine Zerlegung der regulären
Matrix A in das Produkt einer linken
unteren Dreiecksmatrix L (links)und einer
rechten oberen Dreiecksmatrix U (rechts).
Das folgende Beispiel zeigt dies:
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
warum? - was? - wie?
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
warum? - was? - wie?
wie
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
warum? - was? - wie?
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
warum? - was? - wie?
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• A*X=Y => A=U*L => Vorwärtseinsetzen : L*Y= b
=> Rückwärtseinsetzen : R*X=Y
• Die Anzahl arithmetischer Operationen für die LU-
Zerlegung ist bei einer n *n-Matrix ca. 2/3*(n^3)
• Was ist eine dünnbesetzte Matrix ?
• Was passiert bei der Berechnung von LU bezüglich
dünnbesetzten Matrizen ?
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Bei der Berechnung einer normalen LU-Zerlegung einer
dünnbesetzten Matrix :
- man kann die Besetzungsstruktur in der Regel nicht
ausnutzen
- Es wird daher sehr viel mehr Speicherplatz benötigt
als für die ursprüngliche Matrix .
- die Anzahl der notwendigen Rechenoperationen ist
nicht geringer als die für eine vollbesetzte Matrix.
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
Beispiel : A*X=Y A
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
Beispiel : A*X=Y U
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
ILU-Zerlegung:
auch Unvollständige LU-
Zerlegung ?
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
ILU-Zerlegung „Unvollständige LU-Zerlegung“
bezeichnet man in der numerischen Mathematik
die fehlerbehaftete Zerlegung einer n*n-Matrix A
in das Produkt einer unteren Dreiecksmatrix L und
einer oberen Dreiecksmatrix U
bei der von den Zerlegungsmatrizen L und U nur
die Einträge einer vorgegebenen
Besetzungsstruktur berechnet werden. Wie ?
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Beispiel : A*X=Y A
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Beispiel : A*X=Y U ( incomplet )
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Beispiel : A*X=Y
U ( incomplet ) U (bei LU)
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Präkonditionierer „Vorkonditionerer “
• bezogen auf ein lineares Gleichungssystem A*x=b
bedeutet Präkonditioniereung die Umwandlung in ein
äqualentes LGS C*y=d,sodass letzteres numerisch
einfacher zu lösen ist .
man hauptsächlich iterative
• warum das denn ?
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Die ILU-Zerlegung wird erfolgreich als
Vorkonditionerer zur Beschleunigung der
iterativen Lösung großer dünnbesetzter
linearer Gleichungssysteme Ax = b mittels
Krylow-Unterraum-Verfahren eingesetzt.
• Krylow-Unterraum-Verfahren ?
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
Anwendung
Für die Anwendung als Vorkonditionierer
wird das Gleichungssystem Ax = b formal
mit (LU)^( 1) multipliziert,
Wendet man darauf Krylow-Unterraum-
Verfahren an, so konvergieren diese
besser, da die Matrix ((LU)^( 1))* A näher
an der Einheitsmatrix als A ist
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
For k = 1,...,n 1, do
For i = k + 1,...,n and if , do
mik: = mik / mkk
For j = k + 1,...,n and if ,do
mij: = mij mikmkj
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
• Die Kosten von ILU-Zerlegung im
Vergleich zum Verfahren Gauß-
Seidel..
• Bezüglich mehreren mit der selben
Matrix zu lösenden Systemen .
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
Geschichte & Varianten
- ILU(p) Weit verbreitet sind die ILU(p)-Zerlegungen, die
erstmals von Watts 1981 bei der Simulation eines Ölreservoirs
betrachtet wurden .
- Die ILUT haben den Nachteil, dass die Nichtnulleinträge
nicht aufgrund von Approximationseigenschaften gewählt
werden und somit Rechenzeit für Fast-Nulleinträge vergeudet
werden kann. (1994 von Yousef Saad vorgeschlagenen )
- ...es gibt auch weitere
Literatur
• Andreas Meister: Numerik linearer Gleichungssysteme, 2.
Auflage, Vieweg, Wiesbaden 2005 .
• Gerard Meurant: Computer Solution of Large Linear Systems,
Elsevier, 1999
• Yousef Saad: Iterative Methods for Sparse Linear Systems,
2nd edition, SIAM Society for Industrial & Applied
Mathematics 2003,
• A survey of preconditioned iterative methods
• Wikipedia + Vorlesung ( Nummerische Mathematik )
motivation definition vision diskussion
Problemstellung Beschreibung Wirkung
ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle
Danke !
fürs Zuhören
:)

Más contenido relacionado

Destacado

How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at WorkGetSmarter
 

Destacado (20)

How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 

Ilu Zerlegung

  • 2. ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle ILU-Zerlegung Einführung warum? - was? - wie?
  • 3. ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Lösen des Gleichungssystems A*X=Y Als Computerprogramm umgesetzt . • Lineare Probleme der Technik lassen sich, sofern sie nicht über- oder unterbestimmt sind auf die Lösung eines linearen Gleichungssystems zurückführen. Ziel : warum? - was? - wie?
  • 4. warum? - was? - wie? Es bieten sich viele Lösungsverfahren an (ZB) : - Gauss-Alghoritmus - QR-Zerlegung (varianten) - Cholesky-Zerlegung - LU-Zerlegung …
  • 5. warum? - was? - wie? Die Methoden zur Lösung von linearen Gleichungssystemen unterteilt man in zwei klassen : • direkte Verfahren : Cholesky- Zerlegung,Gauss- Verfahren,LU &- QR-Zerlegung • iterative Verfahren : Gauß- Seidel- und Jacobi-Verfahren,ILU..
  • 6. LU-Zerlegung „Dreieckszerlegung “ Dies ist eine Zerlegung der regulären Matrix A in das Produkt einer linken unteren Dreiecksmatrix L (links)und einer rechten oberen Dreiecksmatrix U (rechts). Das folgende Beispiel zeigt dies: ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle warum? - was? - wie?
  • 7. ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle warum? - was? - wie? wie
  • 8. ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle warum? - was? - wie?
  • 9. ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle warum? - was? - wie?
  • 10. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • A*X=Y => A=U*L => Vorwärtseinsetzen : L*Y= b => Rückwärtseinsetzen : R*X=Y • Die Anzahl arithmetischer Operationen für die LU- Zerlegung ist bei einer n *n-Matrix ca. 2/3*(n^3) • Was ist eine dünnbesetzte Matrix ? • Was passiert bei der Berechnung von LU bezüglich dünnbesetzten Matrizen ?
  • 11. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Bei der Berechnung einer normalen LU-Zerlegung einer dünnbesetzten Matrix : - man kann die Besetzungsstruktur in der Regel nicht ausnutzen - Es wird daher sehr viel mehr Speicherplatz benötigt als für die ursprüngliche Matrix . - die Anzahl der notwendigen Rechenoperationen ist nicht geringer als die für eine vollbesetzte Matrix.
  • 12. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle Beispiel : A*X=Y A
  • 13. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle Beispiel : A*X=Y U
  • 14. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle ILU-Zerlegung: auch Unvollständige LU- Zerlegung ?
  • 15. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle ILU-Zerlegung „Unvollständige LU-Zerlegung“ bezeichnet man in der numerischen Mathematik die fehlerbehaftete Zerlegung einer n*n-Matrix A in das Produkt einer unteren Dreiecksmatrix L und einer oberen Dreiecksmatrix U bei der von den Zerlegungsmatrizen L und U nur die Einträge einer vorgegebenen Besetzungsstruktur berechnet werden. Wie ?
  • 16. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Beispiel : A*X=Y A
  • 17. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Beispiel : A*X=Y U ( incomplet )
  • 18. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Beispiel : A*X=Y U ( incomplet ) U (bei LU)
  • 19. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Präkonditionierer „Vorkonditionerer “ • bezogen auf ein lineares Gleichungssystem A*x=b bedeutet Präkonditioniereung die Umwandlung in ein äqualentes LGS C*y=d,sodass letzteres numerisch einfacher zu lösen ist . man hauptsächlich iterative • warum das denn ?
  • 20. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Die ILU-Zerlegung wird erfolgreich als Vorkonditionerer zur Beschleunigung der iterativen Lösung großer dünnbesetzter linearer Gleichungssysteme Ax = b mittels Krylow-Unterraum-Verfahren eingesetzt. • Krylow-Unterraum-Verfahren ?
  • 21. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle Anwendung Für die Anwendung als Vorkonditionierer wird das Gleichungssystem Ax = b formal mit (LU)^( 1) multipliziert, Wendet man darauf Krylow-Unterraum- Verfahren an, so konvergieren diese besser, da die Matrix ((LU)^( 1))* A näher an der Einheitsmatrix als A ist
  • 22. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle For k = 1,...,n 1, do For i = k + 1,...,n and if , do mik: = mik / mkk For j = k + 1,...,n and if ,do mij: = mij mikmkj
  • 23. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle • Die Kosten von ILU-Zerlegung im Vergleich zum Verfahren Gauß- Seidel.. • Bezüglich mehreren mit der selben Matrix zu lösenden Systemen .
  • 24. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle Geschichte & Varianten - ILU(p) Weit verbreitet sind die ILU(p)-Zerlegungen, die erstmals von Watts 1981 bei der Simulation eines Ölreservoirs betrachtet wurden . - Die ILUT haben den Nachteil, dass die Nichtnulleinträge nicht aufgrund von Approximationseigenschaften gewählt werden und somit Rechenzeit für Fast-Nulleinträge vergeudet werden kann. (1994 von Yousef Saad vorgeschlagenen ) - ...es gibt auch weitere
  • 25. Literatur • Andreas Meister: Numerik linearer Gleichungssysteme, 2. Auflage, Vieweg, Wiesbaden 2005 . • Gerard Meurant: Computer Solution of Large Linear Systems, Elsevier, 1999 • Yousef Saad: Iterative Methods for Sparse Linear Systems, 2nd edition, SIAM Society for Industrial & Applied Mathematics 2003, • A survey of preconditioned iterative methods • Wikipedia + Vorlesung ( Nummerische Mathematik )
  • 26. motivation definition vision diskussion Problemstellung Beschreibung Wirkung ILU-Iterativ 2007 - Prof. Dr. Thomas Huckle Danke ! fürs Zuhören :)