Abstract
Recently, CG (Conjugate Gradient) scheme for the optimization of the Rayleigh quotient has been proven a very attractive and promising technique for interior eigenvalues for the following eigenvalue problem, Ax=λx (1) The given matrix A is assummed to be large and sparse, and symmetric. Also, the method is very amenable to parallel computations. A proper choice of the preconditioner significantly improves the convergence of the CG scheme. We compare the parallel preconditioners for the computation of the interior eigenvalues of a symmetric matrix by CG-type method. The considered preconditioners are Point-SSOR, ILU (0) in the multi-coloring order, and Multi-Color Block SSOR (Symmetric Succesive OverRelaxation). We conducted our experiments on the CRAYT3E with 128 nodes. The MPI (Message Passing Interface) library was adopted for the interprocessor communications. The test matrices are up to $512{\times}512$ in dimensions and were created from the discretizations of the elliptic PDE. All things considered the MC-BSSOR seems to be most robust preconditioner.
최근에 CG 반복법을 이용하여 레이레이 계수를 최소화함으로써 대칭행렬의 내부고유치를 구하는 방법이 개발되었다 그리고 이 방법은 병렬계산에 매우 적합하다. 적절한 준비행렬의 선택은 수렴속도를 향상시킨다. 우리는 본 연구에서 이를 위한 병렬준비행렬들을 비교한다. 고려된 준비행렬들은 Point-SSOR, 다중색채하의 ILU(0)와 Block SSOR이다. 우리는 128개의 노드를 가진 CRAY-T3E에서 구현하였다. 프로세서간의 통신은 MPI 리이브러리를 사용하였다. 최고 512$\times$512 행렬까지 시험하였는데 이 행렬들은 타원형 편미분방정식의 근사화에서 얻어졌다. 그 결과 다중색채 Block SSOR이 가장 성능이 우수한 것으로 판명되었다.