fourseasons
2010-05-30, 21:06
首先感谢你浏览本帖，如果能提点意见，感谢不尽！
问题：二维平面的10万网点(差分法)迭代计算，速度难以忍受，同样程序，划分1000网点的时间是几秒种，划10万网点快一小时还在busy。 难道不是100倍？
具体是这样的，微分方程细网差分化，求线性方程组的特征值。AX=λx这样子，系数A主对角占优。差分方程是5点迭代式，用高斯赛德尔迭代，也用了超松弛因子ω加速收敛。 程序结构很简单，就是输入公式，然后高斯迭代，几百行的样子。程序中的数据都以矩阵形式输入和计算。
为什么划10万网点时间会这么长？1000网点也才几秒种。这样的话3维就没法算了。
优化算法我知道，粗网格的差分法我会。细网差分计算慢这的确是它有的缺点。我想问：就程序上来说，还有没有什么可能提高点效率的，什么clear之类?
谢谢！◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎
问题：二维平面的10万网点(差分法)迭代计算，速度难以忍受，同样程序，划分1000网点的时间是几秒种，划10万网点快一小时还在busy。 难道不是100倍？
具体是这样的，微分方程细网差分化，求线性方程组的特征值。AX=λx这样子，系数A主对角占优。差分方程是5点迭代式，用高斯赛德尔迭代，也用了超松弛因子ω加速收敛。 程序结构很简单，就是输入公式，然后高斯迭代，几百行的样子。程序中的数据都以矩阵形式输入和计算。
为什么划10万网点时间会这么长？1000网点也才几秒种。这样的话3维就没法算了。
优化算法我知道，粗网格的差分法我会。细网差分计算慢这的确是它有的缺点。我想问：就程序上来说，还有没有什么可能提高点效率的，什么clear之类?
谢谢！◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎