检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]四川理工学院理学院,四川自贡643000 [2]电子科技大学应用数学学院,成都610054 [3]华中科技大学数学与统计学院,武汉430074
出 处:《计算数学》2011年第2期113-124,共12页Mathematica Numerica Sinica
基 金:四川理工学院人才引进项目资助(项目编号:2010XJKRL005);国家自然科学基金资助(项目编号:10971077;60973015)
摘 要:Parareal算法是一种非常有效的实时并行计算方法.与传统的并行计算方法相比,该算法的显著特点是它的时间并行性—先将整个计算时间划分成若干个子区间,然后在每个子区间内同时进行计算.Parareal算法收敛速度快,并行效率高,且易于编程实现,从2001年由Lions,Maday和Turinici等人首次提出至今,在短短的几年间得到了广泛的研究和应用.最近,Parareal算法在随机微分方程数值解中的应用也得到了一些学者的关注.本文中,我们研究Parareal算法在随机微分方程数值解中的均方稳定性,分析保持算法稳定的充分性条件.通过分析,我们得到了如下结论:a)Parareal算法在有限时间区间内是超线性收敛的;b)在无限时间区间内,该算法是线性收敛的.最后,通过数值试验,我们验证了本文中的理论结果.Parareal algorithm is a very efficient parallel in time computation methods.Compared with traditional parallel methods,this algorithm has the advantages of faster convergence, higher parallel performance and easy coding.This algorithm was first proposed by Lions, Maday and Turinici in 2001 and has attracted many researchers over the past few years. Recently,the application and theoretical analysis of this algorithm for stochastic computation have been investigated by some researchers.In this paper,we analyze the Mean-square stability of the Parareal algorithm in stochastic computation.The sufficient conditions under which the Parareal algorithm is stable are obtained and it is shown that:a)the algorithm converges superlinearly on any bounded time interval and b)the convergence speed is only linear on unbounded time intervals.Finally,numerical results are given to validate our theoretical conclusions.
关 键 词:Parareal算法 并行计算 稳定性 超线性收敛 线性收敛
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