TL;DRAbstract
Für beliebige dünnbesetzte Matrizen ist es sehr schwierig, direkte Verfahren zur Gleichungslösung anzugeben, welche möglichst viele unnötige Operationen mit den Nullen der Matrix vermeiden. Wir betrachten hier nur den Spezialfall einer Bandmatrix, wo das Gauß-Eliminationsverfahren immer noch ein geeignetes serielles Lösungsverfahren darstellt. Bei kleiner Bandbreite führen die Algorithmen zur Gauβ-Elimination aus Kapitel 4 jedoch zu ineffizienten Verfahren für Vektor- und Parallelrechner. Deshalb sind auch hier prinzipiell neue Ansätze zur Konstruktion effizienter paralleler Methoden notwendig. Von ihrem Aufbau her entsprechen diese neuen Verfahren teilweise den Verfahren für lineare Differenzengleichungen aus Kapitel 6.
Chat with Paper
AI Agents for this Paper
Für beliebige dünnbesetzte Matrizen ist es sehr schwierig, direkte Verfahren zur Gleichungslösung anzugeben, welche möglichst viele unnötige Operationen mit den Nullen der Matrix vermeiden. Wir betrachten hier nur den Spezialfall einer Bandmatrix, wo das Gauß-Eliminationsverfahren immer noch ein geeignetes serielles Lösungsverfahren darstellt. Bei kleiner Bandbreite führen die Algorithmen zur Gauβ-Elimination aus Kapitel 4 jedoch zu ineffizienten Verfahren für Vektor- und Parallelrechner. Deshalb sind auch hier prinzipiell neue Ansätze zur Konstruktion effizienter paralleler Methoden notwendig. Von ihrem Aufbau her entsprechen diese neuen Verfahren teilweise den Verfahren für lineare Differenzengleichungen aus Kapitel 6.
Keywords
Chat
Click to start Chat