J 2012

Approximate multiplication in adaptive wavelet methods

FINĚK, Václav a Dana ČERNÁ

Základní údaje

Originální název

Approximate multiplication in adaptive wavelet methods

Autoři

FINĚK, Václav (203 Česká republika, domácí) a Dana ČERNÁ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

CENTRAL EUROPEAN JOURNAL OF MATHEMATICS, 2012, 1895-1074

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

Obecná matematika

Stát vydavatele

Polsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Kód RIV

RIV/46747885:24510/12:#0001005

Organizace

Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická – Technická univerzita v Liberci – Repozitář

UT WoS

316284500014

Klíčová slova anglicky

Matrix-vector multiplication

Návaznosti

GP201/09/P641, projekt VaV.
Změněno: 10. 3. 2015 13:50, RNDr. Daniel Jakubík

Anotace

V originále

Cohen, Dahmen and DeVore designed in [Adaptive wavelet methods for elliptic operator equations: convergence rates, Math. Comp., 2001, 70(233), 27–75] and [Adaptive wavelet methods IIbeyond the elliptic case, Found. Comput. Math., 2002, 2(3), 203–245] a general concept for solving operator equations. Its essential steps are: transformation of the variational formulation into the well-conditioned infinite-dimensional l 2-problem, finding the convergent iteration process for the l 2-problem and finally using its finite dimensional approximation which works with an inexact right-hand side and approximate matrix-vector multiplication. In our contribution, we pay attention to approximate matrix-vector multiplication which is enabled by an off-diagonal decay of entries of the wavelet stiffness matrices. We propose a more efficient technique which better utilizes actual decay of matrix and vector entries and we also prove that this multiplication algorithm is asymptotically optimal in the sense that storage and number of floating point operations, needed to resolve the problem with desired accuracy, remain proportional to the problem size when the resolution of the discretization is refined.