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Originaltitel:
Sparse Approximate Inverses for Preconditioning, Smoothing, and Regularization 
Übersetzter Titel:
Dünnbesetzte Approximative Inverse zur Vorkonditionierung, Glättung und Regularisierung 
Jahr:
2012 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Huckle, Thomas (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Huckle, Thomas (Prof. Dr.); Tuma, Miroslav (Prof., C.Sc.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Schlagworte (SWD):
Lineares Gleichungssystem; Schwach besetzte Matrix; Hochdimensionales System; Iteration 
TU-Systematik:
MAT 659d 
Kurzfassung:
Sparse approximate inverses (SPAI) are suitable parallel preconditioners for the iterative solution of large-scale ill-conditioned linear systems of equations on supercomputers. Hence, in its first part, the thesis presents new variants as well as parallel implementations of (M)SPAI and FSPAI. The second part deals with the application of MSPAI as smoother for multigrid and as regularizing preconditioner for iterative regularization methods to reconstruct blurred and noisy signals such as image...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Dünnbesetzte approximative Inverse (SPAI) eignen sich als parallele Vorkonditionierer zur iterativen Lösung hochdimensionaler linearer Gleichungssysteme auf Hochleistungsrechnern. Deshalb stellt die Arbeit neue parallele Implementierungen sowie Varianten von (M)SPAI und FSPAI vor. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Anwendung von MSPAI als Glätter für Mehrgitter sowie als regularisierender Vorkonditionierer zur Rekonstruktion inverser Probleme oder verrauschter Bilder. Hierzu ermöglicht d...    »
 
Mündliche Prüfung:
02.10.2012 
Dateigröße:
3780997 bytes 
Seiten:
247 
Letzte Änderung:
25.03.2013