Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 381)
Thesis details
   Login via CAS
Řešení problému nejmenších čtverců s maticemi o proměnlivé hustotě nenulových prvků
Thesis title in Czech: Řešení problému nejmenších čtverců s maticemi o proměnlivé hustotě nenulových prvků
Thesis title in English: Least-squares problems with sparse-dense matrices
Key words: lineární problém nejmenších čtverců, iterační metody, předpodmínění, rozsáhlé soustavy lineárních algebraických rovnic
English key words: linear least-squares problems, iterative methods, preconditioning, large sparse linear equations
Academic year of topic announcement: 2018/2019
Thesis type: diploma thesis
Thesis language: čeština
Department: Department of Numerical Mathematics (32-KNM)
Supervisor: prof. Ing. Miroslav Tůma, CSc.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 04.02.2019
Date of assignment: 04.02.2019
Confirmed by Study dept. on: 08.02.2019
Date and time of defence: 03.07.2020 09:00
Date of electronic submission:27.05.2020
Date of submission of printed version:28.05.2020
Date of proceeded defence: 03.07.2020
Opponents: doc. RNDr. Petr Tichý, Ph.D.
 
 
 
Guidelines
Cílem práce je prozkoumat řešení problému nejmenších čtverců, kde matice soustavy obsahuje řádky s velmi rozdílným počtem
nenulových prvků. Budeme předpokládat, že velká část matice se dá považovat za řídkou a také, že počet řádků, které jsou husté, je malý.
V případě, že matice soustavy není příliš velká, existuje řada řešících postupů, ale tak to mu není v případě matic velkých dimenzí.
Pro řešení tohoto problému s velmi rozsáhlou maticí je častou metodou volby předpodmíněná iterační metoda. Právě na
tuto třídu metod by se měla experimentální část diplomové práce zaměřit.
References
Y. Saad: Iterative Methods for Sparse Linear Systems, 2nd edition, SIAM, Philadelpha, 2003.

M.T. Heath: Some extensions of an algorithm for sparse linear least squares problems, SISSC, 3(1982), 223-237.

A. Bjorck: Numerical Methods for Least Squares Problems, SIAM, Philadelphia, 1996.

M. Adlers, A. Bjorck: Matrix stretching for sparse least squares problems, NLAA, 7(2000), 51-65.

J. Scott and M. Tůma: Solving Mixed Sparse-Dense Linear Least-Squares Problems by Preconditioned Iterative Methods.
SISC 39(2017), A2422-A2437.
Preliminary scope of work
Cílem je shrnout současný stav řešení problému nejmenších čtverců s maticemi, které mají proměnlivou hustotu nenulových prvků.
Preliminary scope of work in English
The goal is to summarize the state-of-the-art of the solvers for sparse-dense linear least squares.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html