Přehled o publikaci
2012
Approximate multiplication in adaptive wavelet methods
FINĚK, Václav a Dana ČERNÁZákladní 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.