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在三维电阻率的正演计算中往往涉及到快速、准确求解大型线性方程纽Ax=b的问题。通过采用有限差分法来构造出求解点电源三维地电场的大型稀疏对称线性方程组。并引入Lanczos迭代技术，构造出三对角阵方程组，然后采用正交分解法进行求解，它是Krylov子空间方法中的一种。与传统迭代算法相比，它占用内存少，收敛速度快且稳定。针对大型稀疏矩阵及MATLAB语言的特点，采用简单记录矩阵的非零元素值及其所在行、列值的方法存储大型稀疏矩阵，可大大节省机器内存，提高运算速度。理论分析和计算实例显示，此算法是地电三维正演计算的有效方法，为下一步的反演计算打好基础。 相似文献
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基于有限单元法的二维／三维大地电磁正演模拟策略 总被引：1，自引：0，他引：1
对于二维和三维大地电磁正演问题,有限单元法最后形成了一个线性方程组KX=p。方程组中的K是大型稀疏的带状对称复系数矩阵,其条件数远大于1,为严重病态矩阵,求解其对应方程组会遇到很多困难。不完全LU分解处理的BICGSTAB算法,可用于该线性方程组的求解,并且具有速度快,精度高,稳定性好等优点。为了模拟无穷远边界及满足计算机的内存需求,在保证计算精度的情况下,设计了非均匀网格剖分。在程序编制中,因只存储有限元系数矩阵的非零元素,大大减少了正演计算的时间。通过对二维模型和三维模型电磁响应的计算,验证了该算法的正确性。 相似文献
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Richards方程在非饱和渗流模拟及其他相关领域应用广泛。在数值求解过程中,可以采用有限差分方法进行数值离散并迭代求解,为了获得较可靠的数值解,常规的均匀网格空间步长往往是较小的。在一些不利数值条件下,如入渗于干燥土壤,迭代计算费时甚至精度也不能得到很好改善。因此,文章提出Chebyshev空间网格改进方法,结合有限差分方法对Richards方程进行数值离散以获得线性方程组,并通过经典的Picard迭代方法进行迭代求解线性方程组以得到Richards方程的数值解。通过均质土和分层土2个不利情况下的非饱和渗流算例,又结合模型解析解和软件Hydrus-1D,对比研究了改进网格方法与均匀网格方法获得数值解的精度。结果表明,提出的Chebyshev网格方法相较于传统的均匀网格,可以在较少的节点数下获得较高的数值精度,又具有较小的计算开销,有较好的应用前景。 相似文献
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三维电阻率法对反演的精度和速度的要求越来越高,而正演是反演的基础,因此直流电阻率三维正演计算的速度和精度是三维电阻率反演实用化的关键。这里利用对称超松弛预条件共轭梯度法(SSOR-PCG),求解有限差分法离散生成的大型稀疏线性方程组,预条件矩阵的选择大大降低了系数矩阵的条件数,结合矩阵的一维非零元素压缩存储模式,使得正演计算速度得以提高,而内存占用量明显减小。在直流电阻率三维正演中采用异常场法,提高了电源点附近的解的精度。利用编制的有限差分正演程序,对两层模型、垂直接触带模型和低阻异常体模型进行了数值模拟,计算结果表明该算法是可行的,且可以明显提高正演计算的速度和精度。 相似文献
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系数矩阵存储和线性方程组求解是限制三维电磁积分方程方法发展的主要因素。Zhdanov提出准线性（QL）近似技术,建立了复杂散射场与背景场的线性关系,有效地避免了积分方程中大型线性方程组的求解,但是该算法用于多源问题航空电磁正演模拟时精度不高。因此,本文提出一种基于多重网格准线性（MGQL）近似的算法,并利用系数矩阵的Toeplitz性质存储矩阵和快速傅里叶变换,实现了矩阵与向量的快速乘积、降低了计算复杂度,采用多重网格结合了积分方程方法和准线性近似解法的优点,在保证精度的条件下提高计算速度、减少存储量。针对不同类型网格的模拟实验表明,相比于传统积分方程方法,本文算法在保证计算精度的同时,可以将计算速度极大地提高（>10倍）。 相似文献
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线性方程组迭代解的随机模型测试研究 总被引：5，自引：1，他引：4
本文讨论大型线性方程组迭代解的随机模型测试评价问题。给出了常用迭代解法ＣＧ、ＬＳＱＲ、ＳＩＲＴ、ＳＡＲＴ、ＳＡＳＩＲＴ等的测试结果。结果表明：（１）方程组系数矩阵的特性（条件数）及解结构都对解精度有重要影响。解模型越粗糙,解的精度越低。（２）各种求解算法都有一定的平滑效应,同时各种算法也都会产生误差大于２００％的奇异解,奇异解元素数一般约占１０％。（３）数据的拟合残差一般不能真实反映解的精度。（４）对含误差数据的求解问题,较好的求解算法是ＤＬＳＱＲ与ＳＡＳＩＲＴ。 相似文献
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利用ICCG迭代技术加快电阻率三维正演计算 总被引：2，自引：2，他引：0
一般而言,有限差分法求解点源三维地电场正问题所形成的大型稀疏线性方程组Ａｘ＝ｂ,直接解法的计算效率极低。本文从系数矩阵Ａ的不完全Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解及矩阵特征值的特点等角度,说明了不完全Ｃｈｏｌｅｓｋｙ共轭梯度（ＩＣＣＧ）迭代技术可大大提高电阻率三维正演速度的内在原因。结合矩阵Ａ的稀疏存储模式,使得内存需求也大大减少。 相似文献
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Richards方程常用于非饱和土渗流问题,并且应用广泛。在数值求解中,对Richards方程线性化,进而采用有限差分法进行数值离散以及迭代计算。其中传统的迭代法比如Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代法（GS）和连续超松驰迭代法（successive over-relaxation method,简称SOR）迭代收敛率较慢,尤其在离散空间步长较小以及离散时间步长较大时。因此,采用整体校正法以及多步预处理法对传统迭代法进行改进,提出一种基于整体校正法的多步预处理Gauss-Seidel迭代法（improved Gauss-Seidel iterative method with multistep preconditioner based on the integral correction method,简称ICMP(m)-GS）求解Richards方程导出的线性方程组。通过非饱和渗流算例,并与传统迭代法和解析解对比,对改进算法的收敛率和加速效果进行了验证。结果表明,提出的ICMP(m)-GS可以很大程度地改善线性方程组的病态性,相较于常规方法GS,SOR以及单一改进方法,ICMP(m)-GS具有更快的收敛率,更高的计算效率和计算精度。该方法可以为非饱和土渗流的数值模拟提供一定参考。 相似文献