SLEPc
SLEPc| 안정적 해제 | 3.16 / 2021년 9월 30일; 전 |
|---|---|
| 리포지토리 | |
| 운영 체제 | Linux, Unix, Mac OS X, Windows |
| 다음에서 사용 가능 | C(주요 언어), C++, FORTRAN, Python |
| 유형 | 과학 시뮬레이션 소프트웨어 |
| 면허증 | BSD 2-클라우드 라이선스 |
| 웹사이트 | slepc |
SLEPc는[1] 크고 희박한 행렬의 고유값과 고유 벡터의 병렬 계산을 위한 소프트웨어 라이브러리다.SVD뿐만 아니라 선형(표준 및 일반화)과 비선형(정형, 다항식, 일반화)을 포함한 다양한 유형의 고유문자에 대한 솔버를 제공하는 PETc 모듈로 볼 수 있다.최근 버전에는 매트릭스 기능에 대한 지원도 포함되어 있다.병렬화를 위해 MPI 표준을 사용한다.실제 산술과 복합 산술 모두 지원되며, 단, 2배, 4배 정밀도가 있다.null
SLEPC를 사용할 때 애플리케이션 프로그래머는 PETSc의 데이터 구조와 솔버 중 하나를 사용할 수 있다.명령줄 옵션 설정, 자동 프로파일링, 오류 검사, 사실상 모든 컴퓨팅 플랫폼으로의 이동성 등과 같은 다른 PETsc 기능도 SLPc에 통합된다.null
구성 요소들
EPS는 선형 고유값 문제에 대한 반복 알고리즘을 제공한다.null
- 크릴로프-슈르, 아놀디, 란초스와 같은 크릴로프 방법.
- 일반화 데이비드슨과 자코비 데이비슨과 같은 데이비드슨 방법.
- LOBPCG와 같은 결합 그라데이션 방법.
- 등고선 적분 해결기(CISS).
- ARPACK 및 BLOPEX와 같은 일부 외부 아이겐솔버에 대한 인터페이스.
- 사용자 정의 옵션에는 원하는 고유값 수, 공차, 채택된 하위 공간의 크기, 관심 영역의 일부가 포함된다.
ST는 고유값 문제에 대한 스펙트럼 변환 및 기타 전제조건을 캡슐화한다.null
- Shift-and-invert 및 Cayley 스펙트럼 변환.
- PETSc가 제공하는 전제조건을 사용하여 전제조건이 지정된 아이겐솔버(예: Jacobi-Davidson)에 대한 지원.
- 내부 고유값을 위한 다항식 필터.
SVD에는 단수 값 분해용 솔버와 일반화된 단수 값 분해용 솔버가 포함되어 있다.null
- EPS 솔버에 의존하는 교차 제품 매트릭스 또는 순환 매트릭스에 기반한 솔버.
- 골루브-카한-란초스와 같은 비두각화와 두꺼운 리스타트 변종 등에 기초한 특정 용해제.
PEP는 2차 고유값 문제를 포함한 다항 고유 문제를 위한 것이다.null
- EPS 해결사에 의존하는 명시적 선형화에 기반한 해결사.
- TOAR과 같이 메모리 효율적인 방법으로 암묵적으로 선형화를 수행하는 솔버.
- 펩을 위한 자코비 데이비슨 해결사.
NEP는 비선형 고유 문제의 해결을 위한 기능을 제공한다.null
- 잔차 역반복 및 연속적인 선형 문제와 같은 기본 해결사.
- PEP 솔버에 의존하는 다항식 보간법에 기초한 솔버.
- 합리적인 보간(NLEIGS)에 기초한 해결사.
MFN은 벡터에 대한 행렬 함수의 작용을 계산하는 데 사용될 수 있다.null
- 다시 시작된 크릴로프 해결사.
참고 항목
참조
- ^ V. Hernandez; J. E. Roman & V. Vidal (2005). "SLEPc: A Scalable and Flexible Toolkit for the Solution of Eigenvalue Problems". ACM Trans. Math. Softw. doi:10.1145/1089014.1089019.
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