|
|
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Václav Kučera, Ph.D. (05.12.2018)
|
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Iveta Hnětynková, Ph.D. (07.09.2020)
Pro úspěšné absolvování předmětu je třeba složit zkoušku z celé probrané látky, viz "Požadavky ke zkoušce".
Zápočet ze cvičení se získává vypracováním domácího úkolu zadaného během semestru. Domácí úkol má formu implementace vybrané metody v programovém prostředí MATLAB za využití některých vestavěných funkcí. Povaha kontroly studia předmětu vylučuje možnost jejího opakování. |
|
||
Poslední úprava: Stefano Pozza, Dr., Ph.D. (07.09.2020)
Saad, Y.: Iterative methods for sparse linear systems, SIAM, Philadelphia, 2003 (2nd ed.).
Liesen, J., Strakos, Z.: Krylov Subspace Methods, Oxford University Press, 2012.
Barrert, R., et all: Templates for the solution of linear systems: Building blocks for iterative methods, SIAM, Philadelphia, 1994.
Higham, N.: Accuracy and stability of numerical algorithms, SIAM, Philadelphia, 2002 (2nd ed.).
Meurant, G.: Computer solution of large linear systems, Studies in Mathematics and Its Applications, North-Holland, 1999.
http://karlin.mff.cuni.cz/~pozza/ |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Iveta Hnětynková, Ph.D. (07.09.2020)
Přednášky probíhají v posluchárně, cvičení v počítačové laboratoři (práce v prostředí Matlab). V případě distanční výuky bude využito online komunikačních platforem (například MOODLE, ZOOM). |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Iveta Hnětynková, Ph.D. (07.09.2020)
Pro úspěšné absolvování předmětu je třeba složit zkoušku z celé probrané látky odpovídající sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce a cvičeních. Zkouška má ústní formu. K přihlášení na zkoušku se nevyžaduje zápočet.
Je pravděpodobné, že se značná část zkoušek či zápočtů může konat distanční formou. Závisí to na vývoji aktuální situace a a jakékoli změně budete včas informováni. |
|
||
Poslední úprava: Stefano Pozza, Dr., Ph.D. (07.09.2020)
1. Idea a základní principy iteračních metod. Úvod do práce s řídkými a strukturovanými maticemi.
2. Metody pro řešení úloh se symetrickou maticí.
3. Metody pro řešení úloh s nesymetrickou maticí založené na ortogonalitě a dlouhých rekurencích a založené na biortogonalitě a krátkých rekurencích.
4. Metody pro řešení lineárních aproximačních a ill-posed problémů.
5. Zobecnění pro problémy s násobným pozorováním - blokové a pásové metody.
6. Předpodmínění - idea, volba, konstrukce.
7. Konvergence a numerická stabilita - srovnání a příklady.
8. Multigrid - idea. |
|
||
Poslední úprava: doc. RNDr. Iveta Hnětynková, Ph.D. (07.09.2020)
Předpokládá se znalost lineární algebry a základních numerických metod pro maticové výpočty. |