| Project/Area Number |
18K18064
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60100:Computational science-related
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
Aihara Kensuke 東京都市大学, 情報工学部, 准教授 (70735498)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 大規模連立一次方程式 / クリロフ部分空間法 / 平滑化技術 / 丸め誤差解析 / 積型BiCG法 / リーマニアン最適化 / ニュートン法 / レトラクション / 線形行列方程式 / 積型Bi-CG法 / ニュートン方程式 / 最適化アルゴリズム / 一般化シュティーフェル多様体 / グラスマン多様体 / 計算科学 / 数値計算手法 / 線形計算 / 数理最適化 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Krylov subspace methods are effective iterative solvers for large linear systems of equations. In this study, we have improved the smoothing technique for obtaining a smooth convergence behavior of the iterative methods. This new smoothing scheme enables the accuracy of the approximate solutions to be improved. We have also proposed a new framework named GPBiCGstab(L) which unifies several algorithms of the hybrid BiCG methods. Furthermore, we have studied on Riemannian optimization. We have developed an efficient Newton’s method, where Newton’s equation is solved efficiently using the Krylov subspace methods, and also designed a new retraction scheme based on the matrix decomposition.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
大規模行列に関する数学的諸問題をコンピュータにより高速かつ高精度に解くための数値計算アルゴリズムの研究は，現代の科学技術計算において必要不可欠なものである．本研究は，その中でも最も基本的かつ重要な問題である連立一次方程式に着目し，既存手法の改良や新しい手法の開発を行ったものである．平滑化手法の革新や効果的な最適化アルゴリズムの確立といった本研究の成果は，関連する諸分野の発展に大きく貢献するものと考える．
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