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Private GIT Repository
Petites modifs
[GMRES2stage.git] / paper.tex
index a2a3e9df873435c7a5acf9ff42c8779a6b3eafbe..02906282b5940c6d392f600c9b2942b2c86230b0 100644 (file)
--- a/paper.tex
+++ b/paper.tex
@@ -649,15 +649,15 @@ appropriate than a single direct method in a parallel context.
 \begin{algorithmic}[1]
   \Input $A$ (sparse matrix), $b$ (right-hand side)
   \Output $x$ (solution vector)\vspace{0.2cm}
 \begin{algorithmic}[1]
   \Input $A$ (sparse matrix), $b$ (right-hand side)
   \Output $x$ (solution vector)\vspace{0.2cm}
-  \State Set the initial guess $x^0$
+  \State Set the initial guess $x_0$
   \For {$k=1,2,3,\ldots$ until convergence (error$<\epsilon_{tsirm}$)} \label{algo:conv}
   \For {$k=1,2,3,\ldots$ until convergence (error$<\epsilon_{tsirm}$)} \label{algo:conv}
-    \State  $x^k=Solve(A,b,x^{k-1},max\_iter_{kryl})$   \label{algo:solve}
+    \State  $x_k=Solve(A,b,x_{k-1},max\_iter_{kryl})$   \label{algo:solve}
     \State retrieve error
     \State retrieve error
-    \State $S_{k \mod s}=x^k$ \label{algo:store}
+    \State $S_{k \mod s}=x_k$ \label{algo:store}
     \If {$k \mod s=0$ {\bf and} error$>\epsilon_{kryl}$}
       \State $R=AS$ \Comment{compute dense matrix} \label{algo:matrix_mul}
     \If {$k \mod s=0$ {\bf and} error$>\epsilon_{kryl}$}
       \State $R=AS$ \Comment{compute dense matrix} \label{algo:matrix_mul}
-            \State $\alpha=Solve\_Least\_Squares(R,b,max\_iter_{ls})$ \label{algo:}
-      \State $x^k=S\alpha$  \Comment{compute new solution}
+            \State $\alpha=Least\_Squares(R,b,max\_iter_{ls})$ \label{algo:}
+      \State $x_k=S\alpha$  \Comment{compute new solution}
     \EndIf
   \EndFor
 \end{algorithmic}
     \EndIf
   \EndFor
 \end{algorithmic}
@@ -704,19 +704,21 @@ less the same principle but it takes more place, so we briefly explain the paral
 \begin{algorithmic}[1]
   \Input $A$ (matrix), $b$ (right-hand side)
   \Output $x$ (solution vector)\vspace{0.2cm}
 \begin{algorithmic}[1]
   \Input $A$ (matrix), $b$ (right-hand side)
   \Output $x$ (solution vector)\vspace{0.2cm}
-  \State $r=b-Ax$
-  \State $p=A'r$
-  \State $s=p$
-  \State $g=||s||^2_2$
-  \For {$k=1,2,3,\ldots$ until convergence (g$<\epsilon_{ls}$)} \label{algo2:conv}
-    \State $q=Ap$
-    \State $\alpha=g/||q||^2_2$
-    \State $x=x+alpha*p$
-    \State $r=r-alpha*q$
-    \State $s=A'*r$
-    \State $g_{old}=g$
-    \State $g=||s||^2_2$
-    \State $\beta=g/g_{old}$
+  \State Let $x_0$ be an initial approximation
+  \State $r_0=b-Ax_0$
+  \State $p_1=A^Tr_0$
+  \State $s_0=p_1$
+  \State $\gamma=||s_0||^2_2$
+  \For {$k=1,2,3,\ldots$ until convergence ($\gamma<\epsilon_{ls}$)} \label{algo2:conv}
+    \State $q_k=Ap_k$
+    \State $\alpha_k=\gamma/||q_k||^2_2$
+    \State $x_k=x_{k-1}+\alpha_kp_k$
+    \State $r_k=r_{k-1}-\alpha_kq_k$
+    \State $s_k=A^Tr_k$
+    \State $\gamma_{old}=\gamma$
+    \State $\gamma=||s_k||^2_2$
+    \State $\beta_k=\gamma/\gamma_{old}$
+    \State $p_{k+1}=s_k+\beta_kp_k$
   \EndFor
 \end{algorithmic}
 \label{algo:02}
   \EndFor
 \end{algorithmic}
 \label{algo:02}
@@ -746,10 +748,15 @@ the convergence of GMRES($m$) for all $m$ under that assumption regarding $A$.
 
 We can now claim that,
 \begin{proposition}
 
 We can now claim that,
 \begin{proposition}
-If $A$ is a positive real matrix, then the TSIRM algorithm is convergent.
+If $A$ is a positive real matrix and GMRES($m$) is used as solver, then the TSIRM algorithm is convergent.
 \end{proposition}
 
 \begin{proof}
 \end{proposition}
 
 \begin{proof}
+Let $r_k = b-Ax_k$, where $x_k$ is the approximation of the solution after the
+$k$-th iterate of TSIRM.
+We will prove that $r_k \rightarrow 0$ when $k \rightarrow +\infty$.
+
+Each step of the TSIRM algorithm 
 \end{proof}
 
 %%%*********************************************************
 \end{proof}
 
 %%%*********************************************************
@@ -837,17 +844,16 @@ scalable linear equations solvers:
 \begin{itemize}
 \item ex15  is an example  which solves in  parallel an operator using  a finite
   difference  scheme.   The  diagonal  is  equal to  4  and  4  extra-diagonals
 \begin{itemize}
 \item ex15  is an example  which solves in  parallel an operator using  a finite
   difference  scheme.   The  diagonal  is  equal to  4  and  4  extra-diagonals
-  representing the neighbors in each directions  is equal to -1. This example is
+  representing the neighbors in each directions  are equal to -1. This example is
   used  in many  physical phenomena, for  example, heat  and fluid  flow, wave
   used  in many  physical phenomena, for  example, heat  and fluid  flow, wave
-  propagation...
+  propagation, etc.
 \item ex54 is another example based on 2D problem discretized with quadrilateral
   finite elements. For this example, the user can define the scaling of material
 \item ex54 is another example based on 2D problem discretized with quadrilateral
   finite elements. For this example, the user can define the scaling of material
-  coefficient in embedded circle, it is called $\alpha$.
+  coefficient in embedded circle called $\alpha$.
 \end{itemize}
 \end{itemize}
-For more technical details on  these applications, interested reader are invited
-to  read the  codes available  in the  PETSc sources.   Those problem  have been
-chosen because they  are scalable with many cores. We  have tested other problem
-but they are not scalable with many cores.
+For more technical details on  these applications, interested readers are invited
+to  read the  codes available  in the  PETSc sources.   Those problems  have been
+chosen because they  are scalable with many cores which is not the case of other problems that we have tested.
 
 In the following larger experiments are described on two large scale architectures: Curie and Juqeen... {\bf description...}\\
 
 
 In the following larger experiments are described on two large scale architectures: Curie and Juqeen... {\bf description...}\\
 
@@ -1054,4 +1060,3 @@ Curie and Juqueen respectively based in France and Germany.
 
 % that's all folks
 \end{document}
 
 % that's all folks
 \end{document}
-