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Private GIT Repository
section 5.4
[GMRES2stage.git] / paper.tex
index 83dcf1bd2c50d64bf722511daeb31547f315ddba..f7374bf0aba25998318c4fefa15e849f2ccb20c6 100644 (file)
--- a/paper.tex
+++ b/paper.tex
 \author{\IEEEauthorblockN{Rapha\"el Couturier\IEEEauthorrefmark{1}, Lilia Ziane Khodja\IEEEauthorrefmark{2}, and Christophe Guyeux\IEEEauthorrefmark{1}}
 \IEEEauthorblockA{\IEEEauthorrefmark{1} Femto-ST Institute, University of Franche-Comt\'e, France\\
 Email: \{raphael.couturier,christophe.guyeux\}@univ-fcomte.fr}
 \author{\IEEEauthorblockN{Rapha\"el Couturier\IEEEauthorrefmark{1}, Lilia Ziane Khodja\IEEEauthorrefmark{2}, and Christophe Guyeux\IEEEauthorrefmark{1}}
 \IEEEauthorblockA{\IEEEauthorrefmark{1} Femto-ST Institute, University of Franche-Comt\'e, France\\
 Email: \{raphael.couturier,christophe.guyeux\}@univ-fcomte.fr}
-\IEEEauthorblockA{\IEEEauthorrefmark{2} INRIA Bordeaux Sud-Ouest, France\\
-Email: lilia.ziane@inria.fr}
+\IEEEauthorblockA{\IEEEauthorrefmark{2} LTAS-Mécanique numérique non linéaire, University of Liege, Belgium\\ Email: l.zianekhodja@ulg.ac.be}
+%INRIA Bordeaux Sud-Ouest, France\\ Email: lilia.ziane@inria.fr}
 }
 
 
 }
 
 
@@ -702,7 +702,7 @@ In practice, $R$ is a dense rectangular matrix belonging in $\mathbb{R}^{n\times
   s}$,  with $s\ll  n$.   In order  to  minimize~\eqref{eq:01}, a  least-squares
 method such  as CGLS ~\cite{Hestenes52}  or LSQR~\cite{Paige82} is  used. Remark
 that  these methods  are  more appropriate  than  a single  direct  method in  a
   s}$,  with $s\ll  n$.   In order  to  minimize~\eqref{eq:01}, a  least-squares
 method such  as CGLS ~\cite{Hestenes52}  or LSQR~\cite{Paige82} is  used. Remark
 that  these methods  are  more appropriate  than  a single  direct  method in  a
-parallel context.
+parallel context. CGLS has recently been used to improve the performance of multisplitting algorithms \cite{cz15:ij}.
 
 
 
 
 
 
@@ -1055,7 +1055,7 @@ the least-squares method which corresponds to 15.
 
 \begin{figure}[htbp]
 \centering
 
 \begin{figure}[htbp]
 \centering
-  \includegraphics[width=0.45\textwidth]{nb_iter_sec_ex15_juqueen}
+  \includegraphics[width=0.5\textwidth]{nb_iter_sec_ex15_juqueen}
 \caption{Number of iterations per second with ex15 and the same parameters as in Table~\ref{tab:03} (weak scaling)}
 \label{fig:01}
 \end{figure}
 \caption{Number of iterations per second with ex15 and the same parameters as in Table~\ref{tab:03} (weak scaling)}
 \label{fig:01}
 \end{figure}
@@ -1160,7 +1160,7 @@ taken into account with TSIRM.
 
 \begin{figure}[htbp]
 \centering
 
 \begin{figure}[htbp]
 \centering
-  \includegraphics[width=0.45\textwidth]{nb_iter_sec_ex54_curie}
+  \includegraphics[width=0.5\textwidth]{nb_iter_sec_ex54_curie}
 \caption{Number of iterations per second with ex54 and the same parameters as in Table~\ref{tab:05} (strong scaling)}
 \label{fig:02}
 \end{figure}
 \caption{Number of iterations per second with ex54 and the same parameters as in Table~\ref{tab:05} (strong scaling)}
 \label{fig:02}
 \end{figure}
@@ -1228,7 +1228,7 @@ implemented in PETSc.
 %%%*********************************************************
 \section*{Acknowledgment}
 This  paper  is   partially  funded  by  the  Labex   ACTION  program  (contract
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 \section*{Acknowledgment}
 This  paper  is   partially  funded  by  the  Labex   ACTION  program  (contract
-ANR-11-LABX-01-01).   We acknowledge PRACE  for awarding  us access  to resources
+ANR-11-LABX-01-01).  We  acknowledge PRACE for  awarding us access  to resources
 Curie and Juqueen respectively based in France and Germany.
 
 
 Curie and Juqueen respectively based in France and Germany.