首页 > 解决方案 > BicGStab 产生意外故障标志

问题描述

我需要解决一系列稀疏线性系统Ax=b。第一个系统的解决方案x是第二个系统的输入,第二个系统是第三个系统的输入,依此类推。由于数字误差复合和其他原因,我必须使用scipy.sparse.linalg.bicgstab我的线性求解器。但是,对于一个甚至不是病态并且肯定有逆的系统,求解器会给我一个标志:“非法输入或故障”。

import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import bicgstab, inv
from scipy import sparse

A = np.array(
    [[ -1.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
     [  0.,  -1.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
     [  0.,   0., -10.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
     [  0.,   0.,   0., -10.,   0.,   0.,   0.,   0.],
     [  0.,   0.,   3.,   0.,  -3.,   0.,   0.,   0.],
     [  0.,   0.,   0.,   3.,   0.,  -3.,   0.,   0.],
     [  0.,   0.,   0.,   7.,   3.,   0., -10.,   0.],
     [  0.,   0.,   7.,   0.,   0.,   3.,   0., -10.]]
)
A = -sparse.csc_matrix(A)
b = np.array([ 1.,  0., 10.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
x, flag = bicgstab(A=A, b=b, maxiter=40, tol=1e-6)
x, flag
>>> (array([1.        , 0.        , 1.        , 0.        , 1.00118012,
        0.        , 0.3004875 , 0.70009946]), -10)

只是为了证明这一点

inv(A).dot(b)
>>> array([1. , 0. , 1. , 0. , 1. , 0. , 0.3, 0.7])

上面的输出正是我所期望的。有谁知道为什么 bicgstab 没有给我想要的输出?我找不到有关 bicgstab 的非法输入或故障的文档,因此我是我的问题。

标签: python-3.xnumpyscipysparse-matrixlinear-algebra

解决方案


-10错误代码并不一定意味着您输入错误;在您的情况下,故障很可能是在迭代求解期间发生的。

通过稍微改变你的 RHS:

b = np.array([ 1.,  0., 0.,  0.,  10.,  0.,  0.,  0.])

scipy.bicgstab即使没有前置条件,the也没有收敛的麻烦:

x, flag = bicgstab(A=A, b=b, maxiter=40, tol=1e-6)
print (x, flag)
(array([1.        , 0.        , 0.        , 0.        , 3.33333333,
   0.        , 1.        , 0.        ]), 0)

矩阵具有逆和合适的条件数的事实

print(np.linalg.cond(A))
14.616397823169317

不保证很容易获得特定 RHS的解决方案,尤其是使用迭代求解器或特定迭代求解器。在我看来(没有对矩阵谱及其内核空间进行详细分析),您的 RHS 恰好位于这样一个“糟糕的区域”。

如果您只是对解决方案感兴趣,我建议您切换到 GMRES:

x, flag = gmres(A=A, b=b, maxiter=40, tol=1e-6)

(数组([1. , 0. , 0.1 , 0. , 0.1 , 0. , 0.03, 0.07]), 0)

如果您有兴趣调查为什么 BiCGStab 失败,而 GMRES 在该系统的解决方案中取得成功,我会邀请您缩小范围的问题到Computational Science SE


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