Mehrgittermethoden gehören zu den schnellsten Algorithmen für die Lösung eines linearen Gleichungssystems Ax=b. Für viele Probleme ist der Aufwand für die Mehrgitterlösung des linearen Gleichungssystems von der gleichen Komplexität wie die Multiplikation eines Vektors mit der Matrix A. Die vorliegende Arbeit untersucht Mehrgitteralgorithmen für strukturierte Gleichungssysteme. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf Toeplitz-Matrizen, das sind Matrizen mit konstanten Einträgen entlang aller Diagonalen. Für den Fall nichtnegativer generierender Funktionen mit endlich vielen Nullstellen von endlicher Ordnung werden neue Mehrigitteralgorithmen vorgeschlagen und effizient implementiert. Es wird dargelegt, warum diese Algorithmen existierenden Ansätzen überlegen sind. Bildverarbeitungsanwendungen sind in der Praxis die bedeutendste Quelle für Toeplitz-Systeme. Für Matrizen, die aus der Bildentzerrung stammen, wird ein Mehrgitteralgorithmus mit einem natürlichen Grobgitteroperator implementiert, welcher einen existierenden Ansatz von R.Chan, T.Chan und J.Wan verbessert. Schließlich wirft die Arbeit einen Blick auf das Problem der hochauflösenden Bildrekonstruktion mit Multisensoren. Für die auftretenden dünnbesetzten linearen Gleichungssysteme wird ein neues Verfahren von optimaler Komplexität vorgeschlagen, analysiert und in ein leistungsfähiges Softwarepaket integriert.
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Mehrgittermethoden gehören zu den schnellsten Algorithmen für die Lösung eines linearen Gleichungssystems Ax=b. Für viele Probleme ist der Aufwand für die Mehrgitterlösung des linearen Gleichungssystems von der gleichen Komplexität wie die Multiplikation eines Vektors mit der Matrix A. Die vorliegende Arbeit untersucht Mehrgitteralgorithmen für strukturierte Gleichungssysteme. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf Toeplitz-Matrizen, das sind Matrizen mit konstanten Einträgen entlang aller D...
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