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Private GIT Repository
Relecture
authorChristophe Guyeux <guyeux@gmail.com>
Mon, 13 Oct 2014 12:24:25 +0000 (14:24 +0200)
committerChristophe Guyeux <guyeux@gmail.com>
Mon, 13 Oct 2014 12:24:25 +0000 (14:24 +0200)
paper.tex

index c183ea41f78bd042e34b10a699e1c9e01061d1f3..169c4cbd93f59ad39ddd7f9c6fb9822b0ff3142a 100644 (file)
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@@ -611,12 +611,12 @@ equations arising from very large and complex problems.
 GMRES is one of the most  widely used Krylov iterative method for solving sparse
 and large  linear systems. It  has been developed by  Saad \emph{et al.}~\cite{Saad86}  as a
 generalized  method to  deal with  unsymmetric and  non-Hermitian  problems, and
 GMRES is one of the most  widely used Krylov iterative method for solving sparse
 and large  linear systems. It  has been developed by  Saad \emph{et al.}~\cite{Saad86}  as a
 generalized  method to  deal with  unsymmetric and  non-Hermitian  problems, and
-indefinite symmetric problems too. In its original version called full GMRES, it
+indefinite symmetric problems too. In its original version called full GMRES, this algorithm
 minimizes the residual over the  current Krylov subspace until convergence in at
 minimizes the residual over the  current Krylov subspace until convergence in at
-most $n$ iterations,  where $n$ is the  size of the sparse matrix.  It should be
-noticed that full GMRES is too expensive in the case of large matrices since the
+most $n$ iterations,  where $n$ is the  size of the sparse matrix.  
+Full GMRES is however too much expensive in the case of large matrices, since the
 required orthogonalization  process per  iteration grows quadratically  with the
 required orthogonalization  process per  iteration grows quadratically  with the
-number of iterations. For that reason, in practice GMRES is restarted after each
+number of iterations. For that reason, GMRES is restarted in practice after each
 $m\ll n$ iterations to avoid the  storage of a large orthonormal basis. However,
 the  convergence behavior  of the  restarted GMRES,  called GMRES($m$),  in many
 cases depends quite critically on  the value of $m$~\cite{Huang89}. Therefore in
 $m\ll n$ iterations to avoid the  storage of a large orthonormal basis. However,
 the  convergence behavior  of the  restarted GMRES,  called GMRES($m$),  in many
 cases depends quite critically on  the value of $m$~\cite{Huang89}. Therefore in