A PARALLEL DIVIDE AND CONQUER ALGORITHM FOR NON SYMMETRIC TRIDIAGONAL TOEPLITZ SYSTEMS USING CONJUGATE GRADIENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we consider the application of the conjugate gradient method specifically to solve non symmetric systems which are large, tridiagonal and Toeplitz. Under the condition that the system is diagonally dominant, one can pre-multiply the system by the transpose of the coefficient matrix and take advantage of the structure of the new coefficient matrix to perturb and factor it. This allows us to divide the task of solution containing pairs of tridiagonal, symmetric and Toeplitz systems and to solve the pairs of systems using a parallel implementaton of congujate gradient. Final corrections, to account for the perturbations, provide a numerical approximation to the solution.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Parallel algorithm for tridiagonal Toeplitz systems; a numerical computing contribution in its own domain.
This develops an algorithm for solving mathematical systems, not a study of research methods or practice.
Numerical linear-algebra algorithm paper; computational mathematics, not research as object.
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».