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基于GaBP的迭代加速优化算法

郑汉垣; 宋安平; 张武 龙岩学院信息工程学院; 福建龙岩364012; 上海大学计算机工程与科学学院; 上海200444; 上海大学上海市应用数学和力学研究所; 上海200072; CCF
  • 大规模计算
  • 稀疏线性方程组
  • gabp算法
  • 迭代加速
  • 算法优化

摘要:求解对称对角占优线性方程组的GaBP(Gaussian Belief Propagation)迭代算法具有低计算复杂性和高并行性的特点。利用GaBP算法的这两个特点,便于处理大规模稀疏线性方程组的求解。为了进一步提高求解的迭代效率,使用经典迭代算法中的加速优化方法,给出了对应的多种GaBP迭代加速优化算法。从动态松驰因子的GaBP算法和MannGaBP迭代加速优化算法的实验结果表明,在相同精度下,所提出的加速优化算法比经典迭代算法和GaBP算法具有更高的并行执行效率。

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