Estoy interesado en casos en los que el gradiente Conjugate funciona mucho mejor que el método GMRES. En general, CG es la opción preferible en muchos casos de SPD (simétrica-positiva-definida) porque requiere menos almacenamiento y el límite teórico en la tasa de convergencia para CG es el doble...
En métodos como gmres o bicgstab, podría ser atractivo utilizar otro método krylov como preacondicionador. Después de todo, son fáciles de implementar de forma libre de matriz y en un entorno paralelo. Por ejemplo, uno podría usar algunas (digamos ~ 5) iteraciones de bigcstab sin preacondicionar...
Actualmente estoy trabajando para resolver sistemas simétricos muy grandes (pero no positivos definidos), generados por algunos algoritmos determinados. Estas matrices tienen una buena dispersión de bloques que se puede usar para la resolución paralela. Pero no puedo decidir si debería usar un...