数値線形代数

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数値解析における数値線形代数 (: Numerical linear algebra) とは、線形代数で現れる問題 (行列積行列指数関数連立方程式固有値特異値問題) の計算・求解を行うアルゴリズムを創出するための学問である[1][2][3]最適化問題有限差分法有限要素法などに応用されている[1]

意義[編集]

直接解法の問題点[編集]

どんなに次元の高い連立方程式でも、原理的にはクラメルの公式を使えば解くことはできる。しかし、クラメルの公式による数値解法ではものすごく時間がかかってしまうということが分かっている[1]。このため、これまで様々な数値線形代数のアルゴリズムが開発されてきた[1][2][3]。その先駆けとも言えるのがガウスの消去法だが[1][2][3]、現代では数値実験により (精度の観点から) 使うべきではないとされている[4]

現代の主流[編集]

現代においては

などをはじめとした高速・高精度解法 (反復法) の研究が主流になっている[2][5][6]

クリロフ部分空間法[編集]

数値線形代数で現れる反復法の中には、クリロフ部分空間に理論的基盤を持つものが少なからず存在する。これらはクリロフ部分空間法 (: Krylov subspace methods)と総称され、数値線形代数において最も成功した手法とされている[6]。主なクリロフ部分空間法として以下が知られている (共役勾配法については後述する)。

共役勾配法[編集]

共役勾配法 (: conjugate gradient method) はHestenes-Stiefelによって開発された連立方程式の数値解法であり、係数行列が正定値対称行列であるときに適用できる[A 32]。この方法はガウス=ザイデル法ヤコビ法SOR法よりも収束が速いとされることから、1980年代以降から様々な亜種が開発されたり、非対称行列への適用が試みられているが、前処理行列の取り方が問題によって異なるために決定版と言える解法がまだ存在してない[1][2][6]

以下、代表的な亜種を挙げる。

  • CGS (conjugate gradient squared method)[A 33]
  • PCG (preconditioned conjugate gradient method, MATLABで利用可能)
  • SCG (scaled conjugate gradient)[A 34]
  • ICCG (incomplete Cholesky conjugate gradient method, 不完全コレスキー分解付共役勾配法)[6]
  • COCG (conjugate orthogonal conjugate gradient method)[A 35]
  • GPBiCG[A 36][A 37]
  • GPBiCG[A 38]
  • STAB系の手法
    • BiCGSTAB (biconjugate gradient stabilized method, 双共役勾配安定化法, MATLABで利用可能)[A 39]
    • BiCGSTAB2[A 40]
    • QMRCGSTAB[A 41]
    • GBi-CGSTAB[A 42]
  • Block化した手法

精度保証[編集]

数値線形代数における精度保証付き数値計算の研究も活発になっており[4][7]、具体的には以下のような研究が行われている。

可積分系との関係[編集]

可積分系力学系と数値線形代数の間に関係があるという事実が注目されている[8][9][C 1][C 2]。具体的には戸田格子 (ソリトン方程式の一つ) とQR法[8][9]・qd法[C 3]可積分系特異値分解[8][9][C 4][C 5]との関係が明らかになった。これらを背景に、離散可積分系から数値線形代数に有用な反復法を開発する試みが行われている。例えば

等が研究されている[8][9]

関連項目[編集]

ソフトウェア・ライブラリ[編集]

手法[編集]

研究者・専門家[編集]

日本[編集]

海外[編集]

ドイツ[編集]

アメリカ合衆国[編集]

イギリス[編集]

出典[編集]

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  16. ^ 「Speed-up in mdLVs by Limitation in Computational Number of Shift」 『In Proceedings of 2009 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications』 Vol.II, pp.704-710 (2009, 7) Masami Takata, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura.
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  18. ^ Fukuda, A., Yamamoto, Y., Iwasaki, M., Ishiwata, E., & Nakamura, Y. (2013). On a shifted LR transformation derived from the discrete hungry Toda equation. Monatshefte für Mathematik, 170(1), 11-26.
  19. ^ Fukuda, A., Yamamoto, Y., Iwasaki, M., Ishiwata, E., & Nakamura, Y. (2012). Error analysis for matrix eigenvalue algorithm based on the discrete hungry Toda equation. Numerical Algorithms, 61(2), 243-260.
  20. ^ Toyokawa, H., Kimura, K., Takata, M., & Nakamura, Y. (2009). On parallelism of the I-SVD algorithm with a multi-core processor. JSIAM Letters, 1, 48-51.
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参考文献[編集]

洋書[編集]

  • Demmel, J. W. (1997). Applied numerical linear algebra. SIAM.
  • Ciarlet, P. G., Miara, B., & Thomas, J. M. (1989). Introduction to numerical linear algebra and optimization. en:Cambridge University Press.
  • Trefethen, Lloyd; Bau III, David (1997). Numerical Linear Algebra (1st ed.). Philadelphia: SIAM. 978-0-89871-361-9.
  • Golub, Gene H.; Van Loan, Charles F. (1996). Matrix Computations (3rd ed.). Baltimore: The Johns Hopkins University Press. 0-8018-5413-X.
  • Matrix Iterative Analysis, Varga, Richard S., Springer, 2000.
  • Saad, Yousef (2003). Iterative methods for sparse linear systems (2nd ed. ed.). SIAM. ISBN 0898715342. OCLC 51266114. 
  • Higham, N. J. (2008). Functions of matrices: theory and computation. SIAM.
  • Higham, N. J. (2002). Accuracy and stability of numerical algorithms. SIAM.
  • David S. Watkins (2008), The Matrix Eigenvalue Problem: GR and Krylov Subspace Methods, SIAM.
  • Liesen, J., & Strakos, Z. (2012). Krylov subspace methods: principles and analysis. OUP Oxford.

和書[編集]

関連特許[編集]

  • 「固有値分解装置、及び固有値分解法」 特許5017666(日本)、PCT/JP2007/051575
  • 「特異値分解装置、及び特異値分解法」 特許5011545(日本)、PCT/JP2006/318713

外部リンク[編集]

手法に関する解説記事[編集]

反復法[編集]

精度保証[編集]

研究グループ・部会[編集]

全米科学財団[編集]

科学研究費助成事業[編集]