En mathématique, la généralisation de la méthode de minimisation du résidu (ou GMRES, pour Generalized minimal residual) est une méthode itérative pour déterminer une solution numérique d'un système d'équations linéaires. La méthode donne une approximation de la solution par un vecteur appartenant à un sous-espace de Krylov avec un résidu minimal. Pour déterminer ce vecteur, on utilise la .
La méthode GMRES fut développée par Yousef Saad et Martin H. Schultz en 1986.
On cherche à résoudre le système d'équations linéaires suivant :
La matrice A est supposée inversible et de taille (m x m). De plus, on suppose que b est normé, i.e., (dans cet article, représente la norme euclidienne).
Le n-ième espace de Krylov pour ce problème est défini ainsi :
où Vect signifie le sous-espace vectoriel engendré par les vecteurs.
La méthode GMRES donne une approximation de la solution exacte du système de départ par un vecteur qui minimise la norme du résidu : .
Pour garantir le caractère linéairement indépendant des vecteurs b, Ab, ..., Ab, on utilise la méthode d'Arnoldi pour trouver des vecteurs orthonormaux
qui constituent une base de . Ainsi, le vecteur peut s'écrire x = Q y avec , et Q une matrice de taille (m x n) formée des q, ..., q.
La méthode d'Arnoldi produit aussi une matrice de Hessenberg supérieure de taille (n+1) x n avec
Comme Q est orthogonale, on a
où
est le premier vecteur de la base canonique de , et
avec x vecteur d'initialisation (pour simplifier, on peut prendre zéro). Ainsi, x peut être trouvé en minimisant la norme du résidu
On reconnait un problème linéaire de moindres carrés de taille n.
L'algorithme se résume donc en :
effectuer une étape de l'algorithme d'Arnoldi ;
trouver y qui minimise r ;
calculer x = Q y ;
recommencer tant que le résidu est plus grand qu'une quantité choisie arbitrairement au début de l'algorithme (on appelle cette quantité tolérance).
À chaque itération, un produit matrice-vecteur A q doit être effectué.
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En mathématique, la généralisation de la méthode de minimisation du résidu (ou GMRES, pour Generalized minimal residual) est une méthode itérative pour déterminer une solution numérique d'un système d'équations linéaires. La méthode donne une approximation de la solution par un vecteur appartenant à un sous-espace de Krylov avec un résidu minimal. Pour déterminer ce vecteur, on utilise la . La méthode GMRES fut développée par Yousef Saad et Martin H. Schultz en 1986.
Numerical linear algebra, sometimes called applied linear algebra, is the study of how matrix operations can be used to create computer algorithms which efficiently and accurately provide approximate answers to questions in continuous mathematics. It is a subfield of numerical analysis, and a type of linear algebra. Computers use floating-point arithmetic and cannot exactly represent irrational data, so when a computer algorithm is applied to a matrix of data, it can sometimes increase the difference between a number stored in the computer and the true number that it is an approximation of.
En algèbre linéaire, le sous-espace de Krylov d'ordre r associé à une matrice de taille et un vecteur b de dimension n est le sous-espace vectoriel linéaire engendré par les vecteurs images de b par les r premières puissances de A (à partir de ), c'est-à-dire Le concept porte le nom du mathématicien appliqué et ingénieur naval russe Alexei Krylov, qui a publié un article à ce sujet en 1931. Les vecteurs sont linéairement indépendants tant que , et . Ainsi, désigne la dimension maximale d'un sous-espace de Krylov.
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