预条件其辄梯度法县求解大型稀疏线性方程组的有效方法之一，SSOR预条件方法是基于钜阵分裂的较有效的预条件共轭梯度法。通过矩阵分裂，本文讨论不完全SAOR预条件方法，研究此方法的预条件因子及系数矩阵的预条件数，并证明了此方法的预条件数小于SSOR预条件方法的预条件数。最后通过求解离散化波松(Poisson)方程组表明了该方法的有效性。
2022-04-12 16:30:33
219KB
1
PyPardiso项目
Python接口可解决大型稀疏线性方程组
更多文档即将发布。 同时，请参考源代码中的注释和文档字符串。
Linux / OSX的构建状态：
Windows构建状态：
安装
将PyPardiso与 python发行版一起使用（如果需要安装，请使用 ）。 PyPardiso利用了conda 的Intel Math Kernel Library，因此不适用于其他发行版（至少目前是这样）。
要安装PyPardiso：
conda install -c haasad pypardiso
基本用法
PyPardiso提供了一种spsolve和factorized方法，比的对应方法快得多。
>>> from pypardiso import spsolve
>>> x = spsolve(A,b)
变更日志
v0.2.2
CSR-矩阵格式被强制在spsolve和
2021-12-18 17:05:55
17KB
1