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      稀疏矩陣快速回代的Cholesky分解法

      2013-08-07 06:06:32王緒本
      物探化探計算技術(shù) 2013年3期
      關(guān)鍵詞:點源數(shù)組方程組

      宋 滔,王緒本

      (成都理工大學(xué) 地球物理學(xué)院,成都 610059)

      0 前言

      在使用有限單元法進行地球物理的數(shù)值模擬時,最終需要求解一個大型稀疏線型方程組Ax=B,而這個線性方程組往往是對稱正定的。在解點源問題時,如果采用齊次邊界條件,那么矩陣A只和地下電性參數(shù)有關(guān),不包含源信息,這個時候只有列向量B包含有源信息。如果使用高斯消元法求解,那么對于每一個電源點都要進行消元和迭代,這大大增加了計算量。阮百堯[1]使用Cholesky分解法,首先將矩陣A分解為兩個對稱矩陣,對于不同的列向量B只需要進行一次順代和一次回代便可以求解方程組。但是通過對計算過程的分析發(fā)現(xiàn),其算法的回代過程幾乎占用了整個求解過程時間的一半,沒有充分利用分解后矩陣的對稱性和稀疏性。在此基礎(chǔ)上,作者對該算法進行了一定的改進。

      1 大型對稱稀疏矩陣的變帶寬存儲

      對于變帶寬的對稱稀疏矩陣,采用二個一維數(shù)組來存儲[1],用一個一維數(shù)組G存儲矩陣的下三角元素,并且以當(dāng)前行的第一個非零元素開始,以另外一個數(shù)組ID存儲矩陣中對角元素在矩陣中的位置,那么通過對對腳元素的索引,就可以實現(xiàn)對整個矩陣元素的訪問。以下面的5×5對稱正定稀疏矩陣為例:

      這樣G=(1,2,5,1,1,2,5,1,5),ID=(1,3,4,7,9),以下的計算均以這個矩陣為例。

      2 Cholesky分解法

      矩陣A是正定對稱的,那么可以使用Cholesky分解法進行計算,即可以得到

      從式(3)與式(4)中可以看出,下三角矩陣L中的元素對應(yīng)矩陣A中下三角的元素,所以分解的結(jié)果矩陣L可以使用存儲A的二個一維數(shù)組來存儲索引。由于LT是L的轉(zhuǎn)置,所以LT中的元素也可以使用這二個一維數(shù)組來訪問。

      由于A是稀疏的,含有大量的零元素,所以L和LT中也含有大量零元素,在順代和回代的過程中應(yīng)該充分利用這一特性。

      上式(2)中矩陣A分解得到:

      對于線型方程組Ax=B,即LLTx=B,進行順代和回代便可求解。

      3 順代和回代

      順代的求解過程很簡單,對于Ly=B,L是下三角矩陣,只需要依次求解y1、y2、…、yn即可。下一步是求解LTx=y(tǒng),由于LT是L的轉(zhuǎn)置,同時共用一個存儲空間:

      LT是上三角矩陣,通過回代便可完成方程求解。方法(1):按行依次求解xn、xn-1、…、x1,矩陣元素均可通過矩陣L的索引方式得到;方法(2):回帶的同時,消去方程組中包含當(dāng)前求解的xi。這兩個方法在L非稀疏時,計算時間是一樣的,但是當(dāng)L是稀疏矩陣時,方法(2)的計算效率是非常高的,如下矩陣所示。

      使用方法(2)回帶時,首先解出x5,然后消去方程組中的x5,即將第5列中的元素消去,因為LT中的列是L中的行,在數(shù)組G中是按行存儲的,所以這一步驟是很容易實現(xiàn)的。同時,G是壓縮存儲的,所以在此例中,消去最后一列,僅需要計算一步(消去LT中的l45)。在大型稀疏矩陣中,這種消去列的實現(xiàn)方法,對計算速度的提升是非??捎^的。

      4 Cholesky分解法的求解程序

      !N 整變量,輸入?yún)?shù),方程組的階數(shù)。

      !N P 整變量,輸入?yún)?shù),為系數(shù)矩陣A壓縮存儲的元素個數(shù)。

      !A 輸入、輸出參數(shù),N P個元素的一維實數(shù)組,輸入時存放系數(shù)矩陣的壓縮存儲元素;輸出時存放。

      !Cho lesky 分解得到的下三角陣中變帶寬內(nèi)的元素。

      !B 輸入、輸出參數(shù),N 個元素的一維實數(shù)組。輸入時存放方程組右端的n維常向量;輸出時,存放解。

      !向量。

      !ID 輸入?yún)?shù),N 個元素的一維整數(shù)組。存放系數(shù)矩陣A的各個對角線元素在壓縮的一維數(shù)組中的。

      !位置坐標。

      5 算例分析

      作者將本算法分別用于點源二維電場和二維大地電磁的計算,與傳統(tǒng)的cholesky分解算法還有不帶平方根的cholesky算法進行對比。在以下計算分析中,所使用的計算機為CPU:T6600,2.2GHz,內(nèi)存2G。

      5.1 點源二維電場的計算

      作者采用矩形網(wǎng)格剖分,電導(dǎo)率分塊均勻變化,雙線性插值有限元進行模擬。x方向(水平沿測線方向)包括100個測區(qū)網(wǎng)格,兩邊分別有12個稀疏網(wǎng)格;y方向(垂直方向)一共設(shè)置20個網(wǎng)格,點源點移動100次,即分解后,進行100次回代和順帶。地下空間設(shè)置為均勻半空間,分別使用本方法和cholesky分解法求解,如下頁表1所示。

      從計算結(jié)果中可以看出,快速回代的cholesky方法對于點電源場求解速度的提升是非常大的,與傳統(tǒng)的順帶回代方法相對比,提升了五倍左右,而且單元數(shù)越多,其提升越明顯。

      5.2 二維大地電磁正演模擬

      地面測線長4km,測點間距100m,頻率范圍為1 000 Hz~0.01 Hz,對數(shù)等間隔采樣,一共41個頻點。

      作者采用矩形網(wǎng)格剖分,電導(dǎo)率分塊均勻變化,雙二次插值有限元進行模擬。x方向(水平沿測線方向)包括41個測區(qū)網(wǎng)格,兩邊分別有18個稀疏網(wǎng)格;y方向(垂直方向)一共設(shè)置56 個網(wǎng)格,TE模式下空氣網(wǎng)格設(shè)置14個。地下空間設(shè)置為均勻半空間,分別使用本方法和不帶平方根的cholesky分解法求解,如下頁表2、表3所示。

      從表2、表3可以看出,使用快速回代的cholesky算法的速度,要比傳統(tǒng)的cholesky分解法快一倍。

      6 結(jié)論

      通過算例分析,快速回代的方法充分利用了Cholesky分解后矩陣的對稱性和稀疏性,大大加快了整體求解的速度。該方法對于使用有限元進行點源場和大地電磁模擬,所形成的大型對稱稀疏線性方程組的求解是有效的。

      表1 點源場求解時間對比Tab.1 The solution time of point source field

      表2 TE模式求解時間對比Tab.2 The solution time of TE mode

      表3 TM 模式求解時間對比Tab.3 The solution time of TM mode

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