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Enregistrement W4255350394 · doi:10.1080/1063719021000042347

A parallel divide and conquer algorithm for non symmetric tridiAgonal toeplitz systems using conjugate gradient

2002· article· en· W4255350394 sur OpenAlexaff
L.E. Garey, R.E. Shaw, J. Zhang

Notice bibliographique

RevueParallel algorithms and applications · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMatrix Theory and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTridiagonal matrixToeplitz matrixConjugate gradient methodDivide and conquer algorithmsMathematicsTransposeDiagonalTridiagonal matrix algorithmBiconjugate gradient methodBand matrixMatrix (chemical analysis)Positive-definite matrixAlgorithmComplex conjugateSymmetric matrixApplied mathematicsConjugate residual methodComputer scienceSquare matrixMathematical analysisPure mathematicsGradient descentGeometryEigenvalues and eigenvectors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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