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[book_gpu.git] / BookGPU / Chapters / chapter16 / intro.tex
index cbed0545a080d2d816f1f9b971f3bbb35c35a56f..dda18088b86eb34d0c14603889184cdf4c94ddd0 100644 (file)
@@ -11,7 +11,7 @@ switching power converters. The new method first exploits the
 parallelisim in the envelope-following method and parallelize the
 Newton update solving part, which is the most computational expensive,
 in GPU platforms to boost the simulation performance.  To further
-speed up the iterative GMRES\index{GMRES} solving for Newton update equation in the
+speed up the iterative GMRES\index{iterative method!GMRES} solving for Newton update equation in the
 envelope-following method, we apply the matrix-free\index{matrix-free}
 Krylov subspace\index{Krylov subspace} basis
 generation technique, which was previously used for RF simulation.
@@ -76,13 +76,13 @@ next envelope step.
        {\resizebox{.9\textwidth}{!}{\input{./Chapters/chapter16/figures/envelope.pdf_t}}
             \label{fig:ef2} }
   \caption{Transient envelope-following\index{envelope-following} analysis.
-    (Both two figures reflect backward-Euler\index{backward-Euler} style envelope-following.)}
+    (Both two figures reflect backward Euler\index{Euler!backward Euler} style envelope-following.)}
   \label{fig:ef_intro}
 \end{figure}
 
 %\IEEEpubidadjcol
 
-Also, iterative GMRES\index{GMRES} solver is typically used in the
+Also, iterative GMRES\index{iterative method!GMRES} solver is typically used in the
 envelope-following method to compute the solution of Newton update
 due to its efficiency compared to direct LU\index{LU} method.
 However, as the Jacobian matrix\index{Jacobian matrix}