כתבה
arXiv cs.AI ·
NeuraLSP: מאיץ ספקטרלי עצבי
NeuraLSP: A Neural Spectral Preconditioner for Accelerating PDE Solvers
NeuraLSP הוא מאיץ ספקטרלי עצבי שמאיץ מערכות ליניאריות דלילות. הוא משתמש בייצוג ספקטרלי קבוע בדרגה נמוכה, שמושג מהמרחב השמאלי של רכיבי nullspace. NeuraLSP מאיץ פתרון מערכות PDE בעד 53%.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2601.20174v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Solving large-scale sparse linear systems originating from partial differential equations (PDEs) is a fundamental topic in high-performance scientific computing, where preconditioners are crucial. Multigrid methods are among the most effective preconditioners, yet their performance is dictated by the accurate construction of grid transfer operators. Current neural multigrid methods learn such operators with graph neural networks (GNNs), typically by extracting connectivity from discretized system matrices. While effective, these graph-based constructions suffer from rank inflation, resulting in unnecessarily large coarse spaces and slower convergence. To ameliorate, this paper advocates NeuraLSP, a new neural multigrid preconditione
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית