sparse LU分解中的numeric pivot细节
在进行稀疏LU分解时,存在分解过程中选取新的数值主元(numeric pivot)情况
当分解到第K步时, 对于用第j行的交换第i行来得到新的有效主元
那么之前第1~k-1步分解得到的L矩阵中相应的第i行与第j行也需要替换,
然后forward solver的时候对于Ly=B’,其中B’是B进行相应的行交换得到的
最后对于backward solve Ux=y的时候不需要进行变换
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原创
2021-06-29 21:09:05 ·
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