Autovalores do Laplaciano - Departamento de Matemática - UFMG

Autovalores do Laplaciano - Departamento de Matemática - UFMG Autovalores do Laplaciano - Departamento de Matemática - UFMG

09.05.2013 Views

Rodney Josué Biezuner 119 de modo que κ (A) − 1 1 − π∆x/2 ≈ ≈ 1 − π∆x, κ (A) + 1 1 + π∆x/2 o que dá uma velocidade de convergência para o método do gradiente conjugado duas vezes maior que a do método SOR com o fator de relaxamento ótimo. No entanto, deve-se ter em mente que enquanto que a taxa de covergência que obtivemos para o método SOR é precisa, a estimativa de erro (4.83) para o método do gradiente conjugado é apenas um limitante superior grosseiro (veja [Watkins] para algumas estimativas melhoradas).

Capítulo 5 Métodos Multigrid 5.1 Suavização de Erros 5.2 Operador Restrição e Operador Extensão 5.3 Ciclos V 5.4 Multigrid Completo 5.5 Convergência 5.6 Multigrid Adaptativo 5.7 Multigrid Algébrico 120

Rodney Josué Biezuner 119<br />

<strong>de</strong> mo<strong>do</strong> que <br />

κ (A) − 1 1 − π∆x/2<br />

≈ ≈ 1 − π∆x,<br />

κ (A) + 1 1 + π∆x/2<br />

o que dá uma velocida<strong>de</strong> <strong>de</strong> convergência para o méto<strong>do</strong> <strong>do</strong> gradiente conjuga<strong>do</strong> duas vezes maior que a<br />

<strong>do</strong> méto<strong>do</strong> SOR com o fator <strong>de</strong> relaxamento ótimo. No entanto, <strong>de</strong>ve-se ter em mente que enquanto que a<br />

taxa <strong>de</strong> covergência que obtivemos para o méto<strong>do</strong> SOR é precisa, a estimativa <strong>de</strong> erro (4.83) para o méto<strong>do</strong><br />

<strong>do</strong> gradiente conjuga<strong>do</strong> é apenas um limitante superior grosseiro (veja [Watkins] para algumas estimativas<br />

melhoradas).

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!