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On solving large-scale limited-memory quasi-Newton equations

机译:求解大规模有限内存准牛顿方程

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摘要

We consider the problem of solving linear systems of equations arising with limited-memory members of the restricted Broyden class of updates and the symmetric rank-one (SR1) update. In this paper, we propose a new approach based on a practical implementation of the compact representation for the inverse of these limited-memory matrices. Numerical results suggest that the proposed method compares favorably in speed and accuracy to other algorithms and is competitive with several update-specific methods available to only a few members of the Broyden class of updates. Using the proposed approach has an additional benefit: The condition number of the system matrix can be computed efficiently. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:我们考虑用限制的泡库更新的有限记忆成员和对称秩一(SR1)更新的有限记忆成员求解等式的线性系统的问题。 在本文中,我们提出了一种基于对这些有限内存矩阵的逆的紧凑表示的实际实现的新方法。 数值结果表明,所提出的方法对其他算法的速度和准确性有利地比较,并且具有几种可用的多种更新的方法,这些方法仅适用于泡核课程的一些成员。 使用所提出的方法具有额外的好处:可以有效地计算系统矩阵的条件数。 (c)2016年Elsevier Inc.保留所有权利。

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