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175fea5cfd
226
gmres.h
226
gmres.h
@ -3,11 +3,235 @@
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#include "mat.h"
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#include "mat.h"
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#include "sparsemat.h"
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#include "sparsemat.h"
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#include "nonclass.h"
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#include "nonclass.h"
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#include <iomanip>
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#include "auxstorage.h"
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//GMRES solution of a linear system
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//GMRES solution of a linear system
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//matrix can be any class which has nrows(), ncols(), diagonalof() and NRVec::gemv() available
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//matrix can be any class which has nrows(), ncols(), diagonalof() and NRVec::gemv() available
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//does not even have to be explicitly stored
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//does not even have to be explicitly stored
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/* GMRES-Algorithmus nach Schwarz, S. 552, original impl. M. Warken */
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/* allows zeilen!= spalten*/
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/* Matrix can be any class which provides nrows(), ncols(), nrvec::gemv(), and precondition(), does not have to store elements explicitly */
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template<class T>
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void gmres_backsubstitute(const NRMat<T> &R, NRVec<T> &c, const NRVec<T> &d, const int k)
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{
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c.copyonwrite();
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if(R(k,k)==0.) laerror("singular matrix in gmres triangular solution");
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c[k] = d[k]/R(k,k);
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for (int i=k-1;i>=0;i--) c[i] = (d[i]-xdot(k-i,&R(i,i+1),1,&c[i+1],1)) / R(i,i);
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}
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//x contains ev. initial guess and on return the solution
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template<typename T, typename Matrix>
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template<typename T, typename Matrix>
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extern void gmres(const Matrix &bigmat, const NRVec<T> &b, NRVec<T> &x, const bool doguess=1, const double eps=1e-7, const int MAXIT=50, const bool verbose=1, bool square=1,const bool precondition=1, int neustart=0, const int incore=1);
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void gmres(const Matrix &bigmat, const NRVec<T> &b, NRVec<T> &x, const bool doguess, const double eps, const int MAXIT, const bool verbose, bool square,const bool precondition, int neustart, const int incore)
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{
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int zeilen=bigmat.nrows();
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int spalten=bigmat.ncols();
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if(spalten==1) laerror("gmres does not work for n==1, use conjgrad if you need this trivial case");
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if(x.size()!=spalten || b.size() != zeilen) laerror("incompatible vectors and matrix sizes in GMRES");
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if(zeilen!=spalten) square=0;
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if(!neustart) neustart = zeilen/10;
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if (neustart < 10) neustart = 10;
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x.copyonwrite();
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bool flag;
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double beta,beta_0;
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double d_alt=0;
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AuxStorage<T> *st;
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NRVec<T> *v;
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NRVec<T> r_k(spalten),z(spalten);
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NRVec<T> cci(MAXIT+1),ssi(MAXIT+1),c(MAXIT+1),d(MAXIT+1);
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NRMat<T> H(MAXIT+1,MAXIT+1);
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T ci,si;
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v = new NRVec<T>[incore?MAXIT+1:1];
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st = incore?NULL:new AuxStorage<T>;
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if(doguess)
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{
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x.gemv(0,bigmat,'t',-1.,b);
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if(precondition) bigmat.diagonalof(x,true);
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x.normalize();
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}
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neustart:
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for (int l=0;l<neustart;l++) // main loop for restarts
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{
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if(square) // r_0 = b + A x_0
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{
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r_k.gemv(0,bigmat,'n',1,x);
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r_k -= b;
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}
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else //r_0 = A^t b + A^t A x_0
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{
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NRVec<T> dum(zeilen);
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dum.gemv(0,bigmat,'n',1,x);
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r_k.gemv(0,bigmat,'t',1,dum);
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z.gemv(0,bigmat,'t',-1.,b);
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|
r_k += z;
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}
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if(precondition) bigmat.diagonalof(r_k,true);
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beta = r_k.norm();
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if(l==0) beta_0 = beta;
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v[0] = r_k* (1./beta);
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if(!incore) st->put(v[0],0);
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// Iteration
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for (int k=0;k<MAXIT;k++)
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{
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// *iter=l*MAXIT+k;
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//if(dowarn) if (l>0) fprintf(stderr,"gmres: restart %d\n",l);
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// Schritt 1
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if(!incore) st->get(v[0],k);
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if(square)
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{
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z.gemv(0,bigmat,'n',1,v[incore?k:0]);
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}
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|
else
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{
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|
NRVec<T> dum(zeilen);
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|
dum.gemv(0,bigmat,'n',1,v[incore?k:0]);
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|
z.gemv(0,bigmat,'t',1,dum);
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|
}
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if(precondition) bigmat.diagonalof(z,true);
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//Schritte 2 und 3
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for (int i=0;i<=k;i++)
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{
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if(!incore) st->get(v[0],i);
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H(i,k) = z*v[incore?i:0];
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z.axpy(-H(i,k),v[incore?i:0]);
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|
}
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//Schritt 4
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double tmp;
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H(k+1,k) = tmp= z.norm();
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if(tmp < 1.e-2*eps )
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{
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if(verbose) cerr <<("gmres restart performed\n");
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// Abbruchbedingung, konstruiere x_k
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for (int i=0;i<k;i++)
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{
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ci = cci[i];si = ssi[i];
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|
for (int j=0;j<k;j++)
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|
{
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|
T a = H(i,j);
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||||||
|
H(i,j) = ci*a+si*H(i+1,j);
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|
H(i+1,j) = -si*a+ci*H(i+1,j);
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|
}
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}
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|
// Loese R_k c = - d_k
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d *= -1.;
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gmres_backsubstitute(H,c,d,k-1);
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for (int i=0;i<k-1;i++)
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|
{
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|
if(!incore) st->get(v[0],i);
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|
x.axpy(c[i],v[incore?i:0]);
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|
}
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|
flag=0; goto neustart;
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} // Ende Abbruch
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v[incore?k+1:0] = z * (1./H(k+1,k));
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if(!incore) st->put(v[0],k+1);
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// Schritt 5 - berechne Phi_k
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for (int j=0;j<k+2;j++) d[j] = H(j,k);
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for (int i=0;i<k;i++)
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{
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ci = cci[i];
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|
si = ssi[i];
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|
T a = d[i];
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|
d[i] = ci*a+si*d[i+1];
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||||||
|
d[i+1] = -si*a+ci*d[i+1];
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|
}
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|
//phi[k]= atan(d[k+1]/d[k]);
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|
ci=hypot(d[k],d[k+1]);
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|
cci[k]=d[k]/ci;
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|
ssi[k]=d[k+1]/ci;
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//berechne neuen d-Vektor
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d= 0.;
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d[0]=beta;
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for (int i=0;i<=k;i++)
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{
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|
ci = cci[i];si = ssi[i];
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|
T a = d[i];
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|
d[i] = ci*a+si*d[i+1];
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||||||
|
d[i+1] = -si*a+ci*d[i+1];
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|
}
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//Schritt 6: Konvergenz?
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if(verbose) cout << "gmres iter "<<l<<" "<<k<<" resid "
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<<setw(0)<<setiosflags(ios::scientific)<<setprecision(8)
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<<abs(d[k+1])<< " thr "<<eps*beta_0<< " reduction "
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|
<<setw(5)<<setprecision(2)<<resetiosflags(ios::scientific)
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<<(d_alt - abs(d[k+1]))/d_alt*100<< "\n" <<setprecision(12);
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d_alt = abs(d[k+1]);
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//*err= d_alt;
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if (d_alt < eps*beta_0)
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{
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// konstruiere R_k
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for (int i=0;i<k;i++)
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{
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ci = cci[i];
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|
si = ssi[i];
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||||||
|
for (int j=0;j<k;j++)
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|
{
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|
T a = H(i,j);
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||||||
|
H(i,j) = ci*a+si*H(i+1,j);
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||||||
|
H(i+1,j) = -si*a+ci*H(i+1,j);
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|
}
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|
}
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|
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|
// Loese R_k c = - d_k
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d *= -1.;
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gmres_backsubstitute(H,c,d,k-1);
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||||||
|
for(int i=0;i<k;i++)
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|
{
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|
if(!incore) st->get(v[0],i);
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||||||
|
x.axpy(c[i],v[incore?i:0]);
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|
}
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flag=0; goto myreturn;
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}
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} // k-Schleife
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// zum Neustart: Konstruiere R_k
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for (int i=0;i<MAXIT;i++)
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{
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ci = cci[i];si = ssi[i];
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||||||
|
for (int j=0;j<MAXIT;j++)
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||||||
|
{
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||||||
|
T a = H(i,j);
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||||||
|
H(i,j) = ci*a+si*H(i+1,j);
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||||||
|
H(i+1,j) = -si*a+ci*H(i+1,j);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Loese R_k c = - d_k
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||||||
|
d *= -1.;
|
||||||
|
gmres_backsubstitute(H,c,d,MAXIT-1);
|
||||||
|
for(int i=0;i<MAXIT;i++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if(!incore) st->get(v[0],i);
|
||||||
|
x.axpy(c[i],v[incore?i:0]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
} // l schleife
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|
flag=1;
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||||||
|
|
||||||
|
myreturn:
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delete[] v;
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|
if(!incore) delete st;
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|
if(flag) laerror("no convergence in GMRES");
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}
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