摘要: 基于有限元总刚矩阵的大规模稀疏性、对称性等特性,采用全稀疏存储结构以及最小填入元算法,使得计算机的存储容量达到最少。为了节省计算机的运算时间,对总刚矩阵进行符号LU分解方法,大大减少了数值求解过程中的数据查询。这种全稀疏存储结构和符号LU分解相结合的求解方法,使大规模稀疏线性化方程组的求解效率大大提高。数值算例证明该算法在时间和存贮上都较为占优,可靠高效,能够应用于有限元线性方程组的求解。
张永杰,孙 秦. 大型稀疏线性方程组符号LU分解法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(28): 29-30.
ZHANG Yong-jie,SUN Qin. Symbol LU decomposition method of large scale sparse linear equations[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(28): 29-30.